Anthropic Academy 正式上线了他们的官方免费课程，内容非常系统，从 Claude API 到 MCP，再到 Claude Code 的实战操作都涵盖了。
Anthropic推出的这一系列官方免费课程体系含金量非常高，不过是全英文的，英文能力强的可以直接阅读，或者通过AI翻译阅读，之前苏米推荐过一个AI老师也建议大家可以用这种方法学习，把链接扔进去就行：
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课程内容
Anthropic Academy目前已经推出了多个核心课程模块，覆盖了从基础API调用到高级MCP集成的完整开发链路：
基础API类课程
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Claude与Anthropic API
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Claude与Amazon Bedrock
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Claude与Google Cloud Vertex AI
协议与标准类课程
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MCP简介
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MCP高级主题
实战应用类课程
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Claude Code实战
作为一个实际使用过这些工具的开发者，这个课程设计非常贴近实际开发需求。每个课程都不是孤立存在的，而是相互关联、循序渐进的。
Claude Code实战
让我重点聊聊「Claude Code实战」这门课程，因为这正是我日常工作中最频繁使用的工具。
课程的设计思路很巧妙，没有直接教你怎么写代码，而是从更深层次的架构理解开始：
架构洞察与工具集成 课程首先让你理解Claude Code是如何"读懂"代码库的。在我实际使用中，这种理解至关重要。Claude Code不是简单的代码生成器，它通过复杂的工具集成来分析代码结构、依赖关系，甚至代码的意图。掌握这个底层逻辑后，你就能更精准地引导AI完成复杂任务。
工具组合的艺术 多步骤开发场景是现实项目中最常见的情况。我经常需要同时处理前端界面调整、后端逻辑修改、数据库schema变更等多个环节。课程教你如何灵活运用Claude Code的工具系统，让这些复杂的编程任务变得可控和高效。
上下文管理的关键技巧 在与AI的长时间协作中，上下文管理是成败的关键。我发现很多开发者在使用AI编程工具时，最大的问题就是无法保持对话的连贯性，导致AI的建议越来越偏离项目需求。课程专门针对这个痛点，教你如何管理项目资源，确保AI始终理解你的项目状态和目标。
视觉化沟通的革命性体验 这是我个人最喜欢的功能之一。通过界面截图直接告诉Claude Code想要的改动，这种交互方式大大降低了需求描述的门槛。课程还介绍了高级规划功能，这对处理大型代码库的重构工作特别有用。
自动化命令的效率提升 可重复使用的自定义命令是真正的效率倍增器。我现在已经积累了一套针对自己项目特点的命令库，比如快速生成API文档、批量重构代码结构等。这些都是课程中会详细讲解的实用技巧。
MCP：连接AI与外部世界的桥梁
Model Context Protocol (MCP) 是一个开放标准，使开发者能够在数据源和AI工具之间建立安全的双向连接。从我的使用经验来看，MCP的价值在于：
生态系统的扩展性 通过MCP服务器，Claude Code可以连接到浏览器自动化工具、数据库、API服务等外部资源。我曾经用MCP搭建了一个连接Jenkins的自动化部署流程，效果非常好。
GitHub工作流的深度集成 课程中的GitHub协作部分特别实用。自动代码审查、智能合并冲突解决、基于上下文的commit信息生成，这些功能让我的版本控制工作流更加顺畅。
灵活运用
这是课程中一个相对高级但非常重要的概念。根据任务复杂程度选择合适的AI推理方式，这需要对AI的工作机制有深入理解。在我的实践中，简单的代码修复用快速模式，复杂的架构设计用深度思考模式，这种灵活切换大大提升了开发效率。
学习建议
我个人的建议是：不要只看，跟着做一遍。尤其是自动化命令、MCP 和上下文管理这几个模块，练一遍后你会发现 Claude 不再只是个“会写代码的 AI”，而是真正融入你工作流的开发搭子。
建议开发者们：
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按顺序学习：从基础API课程开始，逐步深入到MCP和Claude Code实战
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边学边练：每个概念都要在实际项目中验证和应用
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社区交流：Anthropic在GitHub上提供了丰富的教程资源，多参与讨论
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持续更新：AI工具迭代很快，要跟上最新的功能和最佳实践
结语
作为一个长期深耕AI开发领域的实践者，我认为Anthropic Academy的这套课程体系代表了AI教育的一个新标杆。它不是简单的工具介绍，而是一个完整的思维框架和实践指南。
这些免费课程覆盖了从Python SDK基础到高级MCP服务器开发的完整技能栈，对于想要在AI时代保持竞争力的开发者来说，这是一个不可多得的学习机会。
我建议每一个对AI开发感兴趣的开发者都去尝试这些课程。毕竟，在这个AI快速发展的时代，掌握这些技能不仅仅是技术提升，更是职业发展的重要投资。