从 Python 基础到 Coze 插件:这门大模型全栈课把＂应用工程师＂的链路排完了

大模型应用开发的岗位需求里，经常出现一串让人心虚的关键词：Prompt、RAG、向量库、LangChain、Function Calling、MCP、Agent、多模态。单看每个都有教程，但把它们串成"一个工程师该会什么"的课不多。

异或Lambda 分享的这门《AI大模型全栈工程师体系化课程》就是按这条链路排的：17 节正课加 20 节先导课加 19 节讲座，599 算力（约合 6 元）。

先导课（20 节）

Python 环境、语法、爬虫、FastAPI——给基础不牢的人补课用的，会的可以跳过。

正课主线（17 节）

从原理、Prompt 工程、RAG 技术、Embeddings 与向量数据库，到 LangChain 多任务开发、Text2SQL、Function Calling、MCP 应用、Agent 智能体设计，再到视觉大模型与多模态理解、Fine-tuning 优化和 Coze 插件开发。关键词一个不落。

实战案例

配套案例用了真实业务场景：客户续保预测、疫情数据可视化、保险识别、证券舆情分析，提供完整代码、数据集与课件。另有会员专享讲座（大模型训练、多模态、企业落地等分享）和 Ollama 安装、DeepSeek 与 Manus 解析的追新课。

适合谁

想转行或刚入大模型应用开发的人：先导课兜底基础，正课建立全栈框架。和前几天发的机制原理课、微调排错课相比，这门更偏"岗位技能地图"。不充值也能读：签到、验证邮箱等任务可免费攒算力兑换。

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本文按课程页公开简介与目录整理，以课程页为准。