📘 课程 004：Building with the the AI API（用 the AI API 构建）
官方课程名：Building with the the AI API 官方地址：
https://anthropic-partners.skilljar.com/claude-with-the-anthropic-api官方 slug：claude-with-the-anthropic-api归档路径：Claudeexams/20-课程/课程004 Building with the the AI API/针对认证：CCAR-F（the AI Certified Architect – Foundations） — 本库当前主攻 队列位次：CCAR-F 备考 7 门课中的第 1 门（官方备考页序 2） 归档日期：2026-10-15 课程规模：13 个章节 / 85 个课时（含 7 个章节 Quiz、1 个满意度调查、1 个 Final Assessment） 语言：English ｜ 价格：免费 ｜ 形式：视频为主，含少量图文与练习 先修：Python 编程熟练 ＋ JSON 基础（官方明写）
📂 模块文档清单
编号规则：
01导读 ｜02专题精析（待建）｜ 中文精译03起 ｜ 英文原文按实际顺延。 建档方式：学一门建一门（用户 2026-10-14 确认）——本目录先落导读与全景，逐课精译随学习推进追加。
01-课程导读与大纲全景-About-this-course.md：官方 About 全文精译（Course Overview / What You'll Learn 12 条 / Prerequisites / Who This Course Is For）、13 章节 85 课时全景表（含 lesson 编号与直链）、CCAR-F 五大领域映射与优先级。- ⭐
10-CCAR-F备考/11-课程004逐课考点映射表（2026-10-16）：85 课时逐条对标 20 个考点条目 ＋ 领域反查 ＋ P0–P3 补缺优先级。结论：59 条核心命中课时已精译 29 条；D4 18 条核心全缺，D2 本门课覆盖不到。 02-章节01-Introduction.md：1 课时 · 导览 —— ⏸ 暂不补（仅视频，无文字稿）03-章节02-Provider-overview.md：1 课时 · 模型谱系 · D1 打底 —— ⏸ 暂不补（仅视频，无文字稿）04-章节03-Accessing-the-API.md：13 课时 · system prompt / temperature / 流式 / 结构化输出 · D3+D5 —— 精译 8 ＋ 不补 5 ⏸ ＝ 13 课全覆盖 ✅（2026-10-16）05-章节04-Prompt-evaluation.md：8 课时 · 评估工作流与两类 grading · D3 —— 精译 6 ＋ 不补 2 ⏸ ＝ 8 课全覆盖 ✅（2026-10-16）06-章节05-Prompt-engineering-techniques.md：7 课时 · 提示工程四件套 · D3 —— 精译 5 ＋ 不补 2 ⏸ ＝ 7 课全覆盖 ✅（2026-10-16）07-章节06-Tool-use.md：13 课时 · tool schema 与 block 层 · D1+D4 —— 精译 12 ＋ 测验暂不补 1 ⏸（2026-10-27）08-章节07-RAG-and-Agentic-Search.md：7 课时 · RAG 全链路与 BM25 混合检索 · D1 —— 7 课全精译收官 ✅（2026-10-17）09-章节08-Features.md：9 课时 · 扩展思考 / 多模态 / prompt caching · D5+D3 —— 精译 8 ＋ 测验暂不补 1 ⏸（2026-10-27）10-章节09-Model-Context-Protocol.md：12 课时 · MCP 三原语完整实现 · D4 —— 精译 11 ＋ 测验暂不补 1 ⏸（2026-10-27）11-章节10-Apps-and-computer-use.md：4 课时 · Apps 与 Computer Use · D2（偏薄）—— 精译 4/4 ✅（2026-10-27）12-章节11-Agents-and-workflows.md：8 课时 · 并行化/链式/路由 与 workflows vs agents · D1 —— 精译 8/8 ✅（课时 8 章末测验 85% 通过，7 题已全解析收录）13-章节12-Final-assessment.md：1 课时 · 结业测验 —— ⏸ 暂不补（测验，仅视频无题目文字稿）14-章节13-Wrapping-up.md：1 课时 · 结课 —— ⏸ 暂不补（仅视频，无文字稿）- 生词表：
30-单词表/04-考试核心生词与术语表.md（⭐⭐ 精讲 36 条 ＋ 全量速查 1071 条：00 导读 30 条 ＋ 第 3 章 178 条 ＋ 第 4 章 140 条 ＋ 第 5 章 95 条 ＋ 第 7 章 108 条 ＋ 第 8 章 71 条 ＋ 第 6 章 133 条 ＋ 第 9 章 113 条 ＋ 第 10 章 43 条 ＋ 第 11 章 160 条）
🎯 官方 About 精译（2026-10-15 抓取）
课程总览（Course Overview）
This comprehensive video course teaches developers how to integrate the AI into applications using the the AI API. The curriculum covers fundamental API operations, advanced prompting techniques, tool integration, and architectural patterns for building AI-powered systems. Through hands-on exercises and practical examples, participants will learn to implement conversational AI, retrieval-augmented generation, automated workflows, and leverage the AI's multimodal capabilities for processing text, images, and documents.
精译：这门综合视频课教开发者如何用 the AI API 把 the AI 集成进应用。课程覆盖基础 API 操作、进阶提示技巧、工具集成，以及构建 AI 系统的架构模式。通过动手练习与实例，学员将学会实现对话式 AI、检索增强生成（RAG）、自动化工作流，并利用 the AI 的多模态能力处理文本、图像与文档。
先修（Prerequisites）：Python 编程熟练；JSON 数据处理基础。
适合谁（Who This Course Is For）：后端开发者 ／ 全栈工程师 ／ 数据工程师 ／ DevOps ／ 技术架构师 ／ 转向 AI/ML 应用开发的软件工程师 ／ 做聊天机器人、虚拟助理或内容生成工具的开发者。
⭐ 对备考的意义：官方把 Technical architects（技术架构师） 直接写进目标人群，且明确指向「架构模式（architectural patterns）」——这是 7 门备考课里唯一在 About 里正面写架构的。
📚 Curriculum 全景（官方 13 章节 / 85 课时）
| # | 章节 | 课时数 | 主要课时 |
|---|---|---|---|
| 1 | Introduction | 1 | Welcome to the course |
| 2 | the AI provider overview | 1 | Overview of the AI models |
| 3 | Accessing the AI with the API | 13 | Accessing the API / Getting an API key / Making a request / Multi-Turn conversations / Chat exercise / System prompts / System prompts exercise / Temperature / Response streaming / Structured data / Structured data exercise / Course satisfaction survey / Quiz |
| 4 | Prompt evaluation | 8 | Prompt evaluation / A typical eval workflow / Generating test datasets / Running the eval / Model based grading / Code based grading / Exercise on prompt evals / Quiz |
| 5 | Prompt engineering techniques | 7 | Prompt engineering / Being clear and direct / Being specific / Structure with XML tags / Providing examples / Exercise on prompting / Quiz |
| 6 | Tool use with the AI | 13 | Introducing tool use / Tool functions / Tool schemas / Handling message blocks / Sending tool results / Multi-turn conversations with tools / Using multiple tools / Fine grained tool calling / The text edit tool / The web search tool / Quiz |
| 7 | RAG and Agentic Search | 7 | Introducing RAG / Text chunking strategies / Text embeddings / The full RAG flow / Implementing the RAG flow / BM25 lexical search / A Multi-Index RAG pipeline |
| 8 | Features of the AI | 9 | Extended thinking / Image support / PDF support / Citations / Prompt caching / Rules of prompt caching / Prompt caching in action / Code execution and the Files API / Quiz |
| 9 | Model Context Protocol | 12 | Introducing MCP / MCP clients / Defining tools with MCP / The server inspector / Implementing a client / Defining resources / Accessing resources / Defining prompts / Prompts in the client / MCP review / Quiz |
| 10 | the AI provider apps – AI Code Assistant and computer use | 4 | the AI provider apps / AI Code Assistant setup / AI Code Assistant in action / Enhancements with MCP servers |
| 11 | Agents and workflows | 8 | Agents and workflows / Parallelization / Chaining / Routing / Agents and tools / Environment inspection / Workflows vs agents / Quiz |
| 12 | Final assessment | 1 | Final Assessment |
| 13 | Wrapping up! | 1 | Course Wrap Up |
完整 85 条课时清单（含 lesson ID 与直链）见 01-课程导读与大纲全景。
🔗 与 CCAR-F 考纲的对应关系
| 本课程内容 | 对应 CCAR-F 领域 | 权重 | 覆盖强度 |
|---|---|---|---|
| §6 Tool use ／ §9 MCP ／ §11 Agents and workflows ／ §7 RAG | D1 智能体架构与编排 | 27% | ⭐⭐⭐ 强 |
| §5 Prompt engineering ／ §4 Prompt evaluation ／ §3 System prompts・Temperature・Structured data | D3 提示工程与结构化输出 | 20% | ⭐⭐⭐ 强 |
| §6 Tool use（schemas / results / fine grained）／ §9 MCP 全章 | D4 工具设计与 MCP 集成 | 18% | ⭐⭐⭐ 强 |
| §8 Prompt caching ／ Multi-turn context ／ §3 Response streaming | D5 上下文管理与高可用稳定性 | 15% | ⭐⭐ 中 |
| §10 仅 4 课时（apps / setup / in action / MCP 增强） | D2 AI Code Assistant 配置与工程工作流 | 20% | ⚠️ 弱 |
⚠️ 关键判读：本课覆盖 D1＋D3＋D4 = 65% 的权重，是七门里单门覆盖面最广的；但 D2（20%）只有 4 个课时，明显不足——D2 必须靠队列第 2 门《AI Code Assistant in Action》补齐。这与
00-总控/01-CCAR-F备考课学习总览与进度里把两门排在前二的判断一致。
🔁 与已归档课程 003 的关系（大面积重叠）
课程003 the AI Platform 101（正文 13 课已全译完）与本课重叠的部分：
| 本课章节 | 课程 003 对应课 |
|---|---|
| §3 Making a request / Multi-Turn conversations | 第 2 课 Your first API call |
| §2 Overview of the AI models | 第 3 课 Choosing the right model |
| §6 Tool use 全章 | 第 5 课 What is tool use? |
| §8 Extended thinking | 第 6 课 What is thinking? |
| §9 MCP 全章 | 第 9 课 MCP |
| §8 Prompt caching | 第 10 课 Context management |
| §11 Agents and workflows | 第 11 课 Managed agents |
| §10 AI Code Assistant | 第 13 课 Building with AI Code Assistant |
⭐ 加速点：003 已译完的部分可直接复用，本课的新增价值主要在 §4 Prompt evaluation、§5 Prompt engineering techniques、§7 RAG、§12 Final Assessment 四块。生词表 03（精讲 66 / 速查 554）同样可复用，表 04 只收新增词。
✅ 学习状态
- [x] 官方页抓取：About 全文 ＋ 13 章节 85 课时全景（2026-10-15）
- [x] 建目录与导读文档，CCAR-F 五大领域映射
- [x] 与课程 003 的重叠对照
- [ ] 逐课精译（需登录态的视频字幕/讲稿；截至 2026-10-27，第 3–12 章已全部完成或只剩测验，第 1、2、12、13 章单课待补，见
40-认证事务/08-Partner SSO SOP） —— 34/85 已精译（40%），9 课时判定不补，42 课时待补（2026-10-17 复核）：§3/§4/§5/§7/§11 五章全收官 ✅；§6(13) / §8(9) / §9(12) / §10(4) 四章全为 0，加 §1/§2/§12/§13 - [x] 与 CCAR-F 考点蓝图做逐课映射（2026-10-16，
11-映射表） - [x] 建
30-单词表/04-考试核心生词与术语表.md（2026-10-15 建；2026-10-17 更新：精讲 36 ＋ 速查 1071 ＝ 导读 30 ＋ §3 178 ＋ §4 140 ＋ §5 95 ＋ §7 108 ＋ §6 133 ＋ §8 71 ＋ §9 113 ＋ §10 43 ＋ §11 160） - [ ] 章节 Quiz ＋ Final Assessment —— 进度 2/10（已完成：§11 Quiz 85% 首考通过并全解析收录 ✅；§3–5 Quiz 判定不补 ⏸；待补：§6 Quiz、§9 Quiz、§12 Final Assessment，题目需登录态）
- [ ] 动手练习实跑（Python ＋ API key ＋ 额度）