一份面向 AI Agent 开发与大模型求职的系统指南，覆盖上下文工程、高级 RAG、MCP、Agentic RL 和 LangGraph 实战，并附 1.2 万+ 面试题。

主动感知上下文的 AI 助手，结合上下文工程与 ChatGPT Pulse 思路，自动收集并组织相关信息，为对话提供持续记忆和主动提醒。

给编码智能体用的开源插件，让 Claude Code、Codex 等代理参与软件设计与代码评审，把上下文工程落到实际开发流程里。

从零开始手把手教你构建 LLM 智能体的中文教程，覆盖 Agent 原理、RAG 等核心实践，适合入门与动手复现。

给 AI Agent 提供持久化长期记忆的开源平台，用小型模型即可免费搭建，解决智能体跨会话记不住上下文的问题。

把整个代码仓库打包成单个 AI 友好文件，方便直接喂给 ChatGPT、Claude 等大模型做代码理解与分析。

开源 LLM 应用编排框架，用模块化管道和智能体工作流显式控制检索、路由、记忆与生成，适合搭建 RAG、语义搜索和多模态对话系统。

开源的生成式 BI 工具，通过开放上下文层把自然语言问题转成可信的 SQL、图表和看板，支持 BigQuery、Snowflake 等 20 多种数据源。

给团队里所有编码 Agent 共享一份记忆：为 Claude Code、Cursor、Codex 提供代码图谱和团队历史决策，让它们接着上次的进度继续干活。

一本系统讲解 AI Agent 设计原理与工程实践的开源书，含全书正文、PDF 和按章配套 Python 代码，覆盖记忆、上下文工程、RAG、多智能体等主题。

汇集提示工程、上下文工程、RAG 与 AI Agent 的指南、论文、课程和 Notebook，帮开发者系统学习和实践大模型应用开发。

把技术书 PDF 转成 Claude Code 技能包，方便边工作边查阅和学习，省去手动整理笔记的麻烦。