课程介绍

核心主题

AI 不是替代者，而是杠杆

"You won't be replaced by AI. You'll be replaced by a competent engineer who knows how to use AI."
（你不会被 AI 取代，但会被懂得如何使用 AI 的合格工程师取代。）

Human-Agent Engineering

工程师的新角色：

• LLM 系统的设计师
• 训练师与质量守门人
• 需掌握提示工程、上下文编排、结果验证、工作流编排

"LLMs are only as good as you are. Good context leads to good code."
（LLM 的表现取决于你。好的上下文带来好的代码。）

回归工程本质

反对"vibe coding"（凭感觉写代码）：

• 强调代码可读性
• 强调可维护性
• 强调业务理解力
• 强调审美判断力（"good taste"）

"If you can't understand your codebase, neither will an LLM."
（如果你都看不懂自己的代码，LLM 也看不懂。）

LLM 原理精讲

训练三阶段

阶段	英文	内容
预训练	Pretraining	海量文本/代码无监督学习语言规律
监督微调	Supervised Finetuning (SFT)	高质量指令 - 响应对齐行为
偏好对齐	Preference Tuning (RLHF/DPO)	人类偏好建模，提升有用性/正确性/可读性