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Claude AI：构建过去需要团队的东西

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掌握 Claude API、工具使用、代理和 RAG — 使用 Python 单独构建用于数据工程的生产 AI 应用程序。

IT与软件

你将学到什么

使用 Python 构建 Claude AI 应用（聊天机器人、文档提取器、SQL 代理和管道报告器），所有这些都可在生产中部署。
编写系统提示，为 Claude 提供一致的声音和角色，以便您的团队使用的每个工具听起来都像是由人类构建的。
使用 Claude 工具自动执行实际数据工程任务：dbt 模型生成、Snowflake SQL co-pilot、Airflow 调试。
构建一个 RAG 管道，使用 Claude 的 200K 上下文窗口搜索您自己的文档 – 无需矢量数据库。
创建具有内存、路由和护栏的自主代理，这些代理可以在夜间运行管道并发送结果，无需人工输入。
从头开始交付两个完整的项目（一个 SQL/dbt 代码审查器和一个每周管道报告生成器），每个项目都不到 20 分钟。

要求

● 基础 Python — 轻松读写函数和循环。无需高级经验。
● Anthropic API 密钥 — 提供免费套餐。无需 GPU、无需本地模型、无需云基础设施。
● 无需 AI 或机器学习背景。每个概念都是从基本原则和工作代码中教授的。

描述

大多数 AI 教程都会向您展示演示。本课程提供了您可以在周一早上运行的代码。

您将使用 Anthropic Python SDK 从头开始构建真正的 Claude AI 应用程序 – 一个与数据库对话的 SQL 代理

简单的英语，一个 RAG 管道，无需向量数据库即可搜索您自己的文档，夜间运行的自主代理以及

发送结果以及两个可以立即部署为内部工具的完整项目。

该课程涵盖了完整的 Claude 工具包：系统提示、结构化输出、工具使用、多工具链、内存、路由和

护栏。每个概念都通过有效的 Python 代码和数据工程的真实用例进行教授 – dbt 模型生成，

Snowflake SQL 副驾驶、Airflow 管道调试和自动每周报告。

您不需要人工智能或机器学习背景。如果您可以读写基本的 Python 函数，那么您就准备好了。课程内容

从三行代码开始，最后构建为生产级代理。

每节课都以数据团队的真实故事开始。您将准确地看到 Claude 在哪些方面节省了时间、生产出现了哪些中断以及

为什么，以及如何避免浪费 API 积分的错误。

到最后，您将拥有六个工作工具、与 Claude 一起构建任何东西的心智模型，以及交付 AI 的清晰路径

无需专门的机器学习团队即可实现的功能。

本课程适合谁

■ 现在想要使用 Claude AI 自动执行重复性 SQL、dbt 和管道任务的数据工程师和分析师。
■ Python 开发人员正在构建他们的第一个 AI 驱动的内部工具，并想要一条实用的、以生产为中心的路径。
■ 想要在没有专门的 ML 团队或数月研究的情况下发布 AI 功能的技术主管和独立构建者。