开发 Claude 应用时还在为代码整合、功能实现挠头？

Claude Cookbooks 直接送上可复用代码片段与指南，帮你轻松搞定分类、生成增强等各类开发难题。

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Claude Cookbooks：Anthropic官方“喂饭级”教程库

一、项目速览

Claude Cookbooks是Anthropic官方维护的Jupyter Notebook教程库，聚焦Claude 3系列（Haiku/Sonnet/Opus）的最佳实践，覆盖：

• Prompt工程、Function Calling、RAG、多工具Agent、SQL分析、PDF助手、代码解释器
• 每本Notebook可一键运行，自带示例数据与.env模板
• 语言：英文为主，社区PR持续补充中文、日语、西班牙语版本
  被开发者称为“Claude官方食谱”。

二、目录速览（2024.10最新）

类别	本数	代表案例
Prompt基础	7	角色扮演、少样本、链式思考、JSON模式
Function Calling	9	天气查询、股票Agent、多工具并行
Code Interpreter	5	上传CSV→自动绘图→回归分析
RAG	6	上传PDF→分块→嵌入→回答+页码
SQL Agent	4	自然语言→SQL→可视化→纠错
多模态	4	上传图片→OCR→摘要→翻译
高级Agent	6	ReAct、Self-Consistency、Tool-Use、Plan&Execute
生态集成	8	LangChain、LlamaIndex、PandasAI、Streamlit

每本Notebook**<50单元格**，复制即可跑通，**自带Colab按钮**。

三、5分钟跑通第一本Notebook

① 克隆+环境

git clone https://github.com/anthropics/claude-cookbookscd claude-cookbookspython -m venv .venv && source .venv/bin/activatepip install -r requirements.txt

② 配置API Key

cp .env.example .env# 编辑.envANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-api03-...

③ JupyterLab启动

jupyter lab# 浏览器打开http://localhost:8888

打开basic_prompt_engineering.ipynb，Shift+Enter一路跑到底。

④ Colab免安装（推荐）

Notebook顶部自带Open In Colab

(https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)

一键云端运行，GPU/TPU白嫖。

四、抄代码实战：多工具SQL Agent

完整Notebook：sql_agent/english_to_sql.ipynb

import anthropicclient = anthropic.Anthropic()system = """You are SQLAgent.Tools:- execute_sql(sql: str) -> DataFrame- plot_chart(df: DataFrame, chart_type: str)Answer in JSON:{"thought": "...", "sql": "...", "chart": "bar"}"""user = "Show me monthly revenue trend"message = client.messages.create(    model="claude-3-sonnet-20240229",    max_tokens=1000,    system=system,    messages=[{"role": "user", "content": user}])print(message.content)

Claude返回可执行SQL→自动绘图→纠错循环，**准确率92%**（官方eval）。

五、中文Cookbook亮点（社区PR）

文件	说明
basic_prompt_zh.ipynb	角色扮演+链式思考中文Demo
pdf_rag_zh.ipynb	上传《红楼梦》→问答+页码引用
wechat_agent_zh.ipynb	微信消息→Claude→自动回复
streamlit_chat_zh.py	4行启动可分享聊天WebApp
中文Prompt遵循**“Role-Task-Format-Example”**模板，新手直接改字段即可。

六、横向对比

教程库	官方维护	中文	可运行	生态集成	新模型跟进
Claude Cookbooks	✅	社区	✅Colab	LangChain/LlamaIndex	<1周
OpenAI Cookbook	✅	少量	✅	多	<1周
Google Gemini Cookbook	✅	无	✅	谷歌系	<2周
LangChain Docs	半官方	社区	部分	自身	即时
结论：Claude Cookbooks官方+可跑+中文社区活跃，适合快速抄代码上线。

七、典型学习路径（官方推荐）

① 零基础→basic_prompt_engineering→json_mode
② 进阶Agent→function_calling→react_agent
③ RAG实战→pdf_rag→vector_db→hybrid_search
④ 数据分析师→sql_agent→code_interpreter→visualization
⑤ 全栈项目→streamlit_chat→deploy/fly_io.ipynb

每完成一本，底部都有练习作业，提交PR即可上榜Contributors。

八、贡献与翻译

• 英文 typo→直接PR
• 中文翻译→docs/zh/xxx.ipynb，文件名+语言后缀
• 新案例→遵循模板：notebook_template.ipynb
  官方机器人自动检查可运行+diff，通过即merge。

九、总结

Claude Cookbooks = 官方文档+可运行Notebook+中文社区，
让你从“复制Prompt”升级到“复制整个Agent”。
如果你还在手写JSON、调温度，立刻去抄一本，5分钟跑通，1小时上线。

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如何高效转型Al大模型领域？

作为一名在一线互联网行业奋斗多年的老兵，我深知持续学习和进步的重要性，尤其是在复杂且深入的Al大模型开发领域。为什么精准学习如此关键？

• 系统的技术路线图：帮助你从入门到精通，明确所需掌握的知识点。
• 高效有序的学习路径：避免无效学习，节省时间，提升效率。
• 完整的知识体系：建立系统的知识框架，为职业发展打下坚实基础。

AI大模型从业者的核心竞争力

• 持续学习能力：Al技术日新月异，保持学习是关键。
• 跨领域思维：Al大模型需要结合业务场景，具备跨领域思考能力的从业者更受欢迎。
• 解决问题的能力：AI大模型的应用需要解决实际问题，你的编程经验将大放异彩。

以前总有人问我说：老师能不能帮我预测预测将来的风口在哪里？

现在没什么可说了，一定是Al；我们国家已经提出来：算力即国力！

未来已来，大模型在未来必然走向人类的生活中，无论你是前端，后端还是数据分析，都可以在这个领域上来，我还是那句话，在大语言AI模型时代，只要你有想法，你就有结果！只要你愿意去学习，你就能卷动的过别人！

现在，你需要的只是一份清晰的转型计划和一群志同道合的伙伴。作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】