《前端 + AI 转型探索营》文档

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1. 面向未来的前端发展路径

2. 怎么接入AI？

3. 怎么理解大模型？

4. 提示词工程：概论

5. 提示词工程：示例

6. 提示词工程：用专业知识明确需求

7. 提示词工程：选择合适的模型

8. 提示词工程：提示词技巧1

9. 提示词工程：提示词技巧2

10. AI赋能金字塔模型

11. AI 友好的整洁业务组件架构

12.【基于开源组件库生成业务组件】使用 dify 构建 AI 应用

13.【基于开源组件库生成业务组件】进阶：AI 生成提示词

14.【集成 AI 应用到 IDE】Continue 篇

15.【集成 AI 应用到 IDE】Cline 篇

16.【集成 AI 应用到 IDE】Cursor 篇

17. 如何基于公司私有组件库生成业务组件

18.【基于私有组件库生成业务组件】RAG 知识库数据准备

19.【基于私有组件库生成业务组件】使用Dify构建RAG应用

20. OpenAI SDK vs LangChain vs LlamaIndex vs Vercel AI SDK

21.【实现基于私有库的代码生成器】项目介绍与技术架构

22.【基于OpenAISDK实现代码生成器】Embedding

23.【基于OpenAISDK实现代码生成器】编写 RAG API 逻辑

24.【基于OpenAISDK实现代码生成器】对接 RAG API

25.【基于VercelAISDK实现代码生成器】Embedding

26.【基于VercelAISDK实现代码生成器】编写 RAG API 逻辑

27.【基于VercelAISDK实现代码生成器】对接 RAG API

28. 实战一总结与进一步思考

29. 实战二 Compoder 项目介绍

30. Compoder 快速上手

31. Compoder 设计理念

32. Compoder 核心 AI 工作流模块实现

33. Compoder 数据库 & 后端模块实现

34. Compoder 前端模块实现

35. Compoder 沙箱渲染器实现

36. AI驱动 Compoder DB & API 实现

37. AI驱动 Compoder 业务组件设计与实现

38. AI驱动 Compoder 页面对接联调

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