18 分钟AWS re:Invent 2025——为多智能体AI系统实现人在回路控制（CNS428）
了解如何将审批关卡实现为明确的工作流检查点，而不是等问题发生后再进行非正式人工审核。
中级自动化
深入解析AI提示工程
Anthropic. 四位来自研究、对齐、应用和开发者关系领域的Anthropic提示工程师深入讨论实际的日常工作：如何在压力下修改提示，如何理解指令中的“诚实”，XML脚手架何时有用、何时无用。文章的分层模型与他们描述的工作方式高度吻合；这也是以口头讲解方式理解该思维模型的最佳材料。
AI Expert 注释
可以把它当成长篇播客来听——它的价值在于，让你听到那些在真实压力下修改提示的人亲口阐释文章中的分层思维模型。
您应该从中获得什么
了解生产环境提示工程师如何在真实压力下修改指令、示例和行为约束，而不是把提示当作一次性文本。
先观看或了解
你应该已经在某处发布并维护提示——这是从业者圆桌讨论，不是一门课程。
最后审核：2026年5月18日
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深入学习
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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
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
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