AI 前沿技术与应用实战
探索大模型应用、智能体(Agent)开发与 AI 编程效能，构建新时代的 AI 研发能力闭环。
AI 大模型与智能体 (Agent)
从底层 API 接入到复杂业务工作流编排，全面掌握大模型生态，快速打造具备分析决策能力的 AI 智能体应用。
核心基础设施
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大模型基座与 API 接入
对接全球顶尖大模型，深入理解模型特性、参数调优及上下文窗口管理策略。
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Prompt 工程进阶
掌握结构化提示词设计（如 CO-STAR 框架）、Few-Shot 示例及思维链 (CoT) 引导技术。
智能体编排与开发
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Agent 工作流与低代码平台
利用先进的可视化编排工具，连接外部 API、数据库与大模型，构建自动化执行引擎。
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企业级 AI 框架整合
在后端服务中无缝集成 LLM，支持 RAG 知识检索、工具调用及多轮对话。
⚡️ 10x 程序员的 AI 研发效能
全面拥抱新一代 AI IDE 与终端智能工具，从代码生成、重构到 Bug 排查，重塑软件开发的全生命周期。
沉浸式 AI 编程
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下一代 AI IDE 实战
精通 AI 原生编辑器的 Composer/Agent 模式，实现从自然语言需求到跨文件代码生成的飞跃。
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终端指令与无缝开发助手
在 CLI 环境下直接驱动 AI 分析报错、执行脚手架命令及自动处理繁琐 Git 操作。
自动化测试与审查
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代码质量保障
利用模型进行 Code Review、自动发现安全漏洞并一键生成健壮的单元测试与 Mock 数据。
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架构辅助与方案输出
结合项目上下文，让 AI 参与数据库表结构设计、API 契约编写及 Mermaid 架构图生成。
🏗️ AI 应用的稳健基石 (后端架构)
AI 应用不仅仅是调用 API，更需要强大的后端基础设施支撑。探索如何通过 Java 高级技术为 AI 业务提供高并发、高可用与海量数据检索支持。
高性能基础支撑
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高并发 LLM 网关治理
设计抗大流量的 API 网关，解决大模型调用过程中的限流、鉴权、防刷与超时熔断问题。
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RAG 数据基座与向量检索
结合传统关系型数据库与向量数据库，构建高效、精准的私有化知识库检索体系。
系统安全与性能调优
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数据安全与隐私保护
在 AI 对话场景下，实现用户敏感信息的脱敏、审计日志记录及多租户数据隔离。
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JVM 与异步性能调优
针对 AI 长轮询 (SSE) 场景优化 JVM 参数，提升系统吞吐量并大幅降低响应延迟。