大语言模型训练平台

法学硕士训练场

一条熟悉大型语言模型的实践学习路径——从基本提示到代理和MCP服务器。

这是给谁的

任何想要超越与人工智能“聊天”并开始将其用作真正强大工具的人。每个模块都建立在上一个模块的基础上，但如果你已经有经验，你可以跳过。

模块

#	模块	你将学到什么
00	法学硕士如何工作	在这里开始 --令牌预测、上下文窗口、无记忆、幻觉机制
01	明确提示	如何编写得到一致、有用结果的提示
02	专业提示	先进技术：少射、思路清晰、角色提示
03	技能和工具	为LLM提供行动工具，而不仅仅是答案
04	代理	多步骤、自主完成任务
05	MCP服务器	用外部环境和功能扩展LLM
06	批判性判断	何时信任输出，何时重置，何时不使用AI
07	让它坚持下去	项目规则、自动化脚本和构建个人AI工作流程
08	评估	衡量提示、技能或上下文文件是否确实提高了输出

不是开发者？

模块00–02和06是为任何受众设计的。模块03-05和07-08需要编码工具——阅读概念，但如果你没有开发环境，可以跳过实践练习。

入门

第一： 读 设置.md --它涵盖了您需要哪些工具，如何安装 Claude Code，以及在某些情况下“Ctrl+Shift+V”指令的含义。

如何使用此仓库

每个模块包含：

• README.md --概念概述和关键思想
• scenario-XX-*.md --要尝试的具体任务或挑战
• hints.md --如果你被卡住了，可以轻推（不要先尝试！）
• solutions/ --示例响应或方法（尝试后阅读）

A. sample-project/ 根目录包含一个小型Python/Flask应用程序，您可以 如果您手头没有自己的项目，请将其用作模块03-05的目标代码库。

这些场景旨在在与LLM的聊天会话中进行实时尝试。打开 场景，将提示粘贴到您选择的模型中，然后迭代。

一 observations.md 根目录下的文件为您提供了一个结构化的位置来记录 当您处理每个场景时，您会注意到—— 场景指向这里。

原则

• 做，不要只是阅读。 关键是运行提示，看看会发生什么。
• 迭代胜过完美。 你改进的糟糕的第一个提示比你复制的完美提示更有价值。
• 故意破坏事物。 这些提示通常暗示了故意让提示失败的方法，以便你理解 为什么 好的提示工作。