10 分钟n8n与Make对比：不要选错（2025）
根据托管方式、AI智能体适配度、集成能力和维护方面的取舍选择自动化平台，而不是受产品炒作影响。
中级自动化
构建OpenAI o1
OpenAI. 这段三分钟的第一方视频记录了OpenAI团队在发布时如何介绍o1。它有助于理解这一类别的历史，但不能证明当前模型的内部工作方式，也不能确定哪种提示模式最适合其他提供商或任务。
AI Expert 注释
将其保留为历史来源材料，不要把它当作当前实施指南或私有推理过程的证据。生产选择应依据当前提供商文档、有代表性的评估和可检查的输出证据。
您应该从中获得什么
了解最初的o1发布定位，并将这段历史说明与当前实施指导区分开来。
先观看或了解
先观看首选视频，或阅读配套文章中的推理模型部分。
最后审核：2026年8月11日
继续观看
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深入学习
精选的外部课程，帮助您更深入地了解该主题。
DeepLearning.AIChatGPT Prompt Engineering for Developers
Isa Fulford · Andrew Ng
用90分钟获得相当于一年实践积累的直觉。如果你已经开始编写调用LLM的代码，或正准备这样做，这是目前网上最高效的课程，能帮你弥合“试用ChatGPT”和“交付一项调用LLM的功能”之间的差距。
中级约1.5小时
Microsoft LearnWork Smarter with AI: Craft Effective Prompts for Microsoft Copilot
Microsoft Learn
Prompt engineering, but for the tool most office workers will actually touch first. Microsoft's own four-part prompting framework (goal, context, source, expectation) is a genuinely useful mental model, and unlike the generic ChatGPT prompting courses already in our catalog, this one is grounded entirely in Microsoft 365 Copilot's specific quirks and grounding behavior.
中级~1h 5m · self-paced
Coursera · Vanderbilt UniversityPrompt Engineering for ChatGPT
Dr. Jules White
这是DeepLearning.AI短期课程的学术型补充：方法同样严谨，但学习周期更长，面向不会编程的人。Dr. White将提示词设计讲解为一组可复用的模式（请求输入、扩展大纲、事实核查清单、菜单操作），而不是零散技巧。学完后，你会像设计师一样设计LLM提示词，而不再依靠猜测。
初级约18小时