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8 阶段路线

大模型应用开发

从 Context Engineering 到 AI Agent —— 一站式覆盖大模型应用开发全链路。先把 MVP 跑起来,再用评测和工程治理精修。

8 阶段路线 · 6 核心模块 · 38 章节 · 已读 0/38 · 持续更新
工作流 · 八阶段
✍️
阶段 01

Prompt

提示词工程
🔧
阶段 02

Function Call

工具调用
📚
阶段 03

RAG

检索增强生成
🔌
阶段 04

MCP

模型上下文协议
阶段 05

Skills

技能开发
🤖
阶段 06

AI Agent

智能体编排
🧪
阶段 07

Evals

评测与治理
🧩
阶段 08

AI App

全栈产品整合
核心模块 · 六大主题(点章节标题进入)
实战准则 · 6 条经验(点击跳到对应章节)
🚀

先跑通再优化

能用就赢一半。先 happy path 走通,再迭代 edge cases。别一开始追求完美架构。

📝

把 Prompt 当代码

版本管理、单元测试、A/B 对比。所有线上 prompt 进 Git,每次改动留 changelog。

🧪

评测先于优化

没有评测集就别谈优化 —— 不然你不知道每次改动是「变好」还是「换坏」。

💰

迷信顶级模型

先用小模型、路由和缓存跑通闭环;只有评测证明需要时,再升级到更强模型。

🛠️

RAG 自造轮子

切片、Embedding、Reranker 都有成熟方案。先用现成的跑通,再针对性优化。

⚠️

不约束 Agent

无约束 Agent 容易陷入无限循环或工具滥用。给步数上限、给工具白名单。