从零手写实现 AI 工程核心组件的实战课程，覆盖智能体、大模型、计算机视觉与深度学习，边学边构建可交付的项目。
微软出品的 21 节生成式 AI 入门课程，用 Jupyter Notebook 带你从零理解大模型、提示工程和 ChatGPT 应用开发。
把 Claude Code 从随手写代码的「氛围编程」升级为可控的智能体工程实践，汇总提示词、工作流和最佳实践，让 AI 编码代理更稳定可靠。
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。
一份免费的 AI 与 LLM 学习路线合集，把从深度学习基础到 RAG、Agent、提示工程的资料串成体系，适合想系统入门或补课的人按图索骥。
给 Claude Code 和 AI Agent 用的营销技能包，覆盖转化率优化、文案写作、SEO、数据分析和增长工程，让 Agent 直接具备可执行的营销能力。
给 AI 编程助手注入「最懒资深开发」思维，用 YAGNI 原则压制过度设计，让 agent 少写不必要的代码。
从零手写一个极简 Claude Code 式 agent harness，用 Bash 就能跑，适合想搞懂 AI 编程助手内部原理的人边看边练。
面向 LLM、RAG 和真实 AI Agent 应用的深度教程合集，用 Jupyter Notebook 带你从原理到落地跑通完整案例。
用 Python 代码定义、调度和监控数据工作流，把 ETL/ELT 管道写成 DAG，告别手写 cron 和脚本拼接。
一段给 GPT-4 用的导师提示词，让模型按你的学习目标、深度和节奏定制个性化教学，适合自学或备课。
50 多个生成式 AI Agent 教程与实现，从基础对话机器人到复杂多智能体系统，帮你快速上手并复现各类 Agent 技术方案。
用 AI 编码代理一条命令克隆任意网站，自动逆向还原页面结构与样式，生成可运行的 Next.js/React 前端模板。
统一的 PyTorch 训练框架，让同一份代码在单卡到上万张 GPU 上都能跑，免去改代码就能做预训练和微调。
面向 Stable Diffusion 的专业图像生成引擎，提供行业领先的 WebUI，支持文生图、图生图、局部重绘和扩图，适合创作者与商业产品集成。
可视化协作工作台，用来搭建、部署和监控 AI 智能体与工作流，低代码拖拽即可完成，适合团队协作开发自动化流程。
用大模型驱动浏览器自动完成网页操作流程，无需写死选择器，适合抓取、填表等重复性网页任务。
给 AI Agent 注入高能动性的技能包，用「PIP 绩效改进」的戏谑方式逼它主动干活、少摆烂，适合想让 Agent 更自主推进任务的场景。
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。
把 AI 研究与工程技能打包成可复用模块，接入 Claude Code、Codex、Gemini 等编码代理后即可获得完整科研能力。
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。
开源 AI 短剧与漫剧创作平台，把剧本、分镜、角色场景资产、图像和视频生成串在无限画布上，用 AI Agent 和可视化工作流完成从创意到成片，支持本地部署和自选模型。
低代码训练框架，用声明式配置就能构建和微调自定义 LLM、神经网络及其他 AI 模型，省去手写大量训练代码。
面向 Java 开发者的智能体 AI 框架，基于 Spring AI 构建，支持 ReAct 智能体、多智能体协作和基于图的工作流编排。
一套能在手机和边缘设备上本地跑大模型、扩散模型和多模态推理的生产级 SDK，覆盖 Android、iOS、Flutter，省去自己搭推理链路的麻烦。
开源的智能体工作台，把已有系统、100+ 集成、MCP、浏览器和本地文件通过共享记忆连起来，任意模型或 BYOK 都能用，本地优先、数据不出机器。
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。
用 AI Agent 做逆向工程，从应用行为分析一路深入到原生二进制，覆盖 Android、C++ 等多平台场景。
一套从零到精通 AI 工程的中文学习路径，20 个阶段 542 节课，配动画讲解视频和配套站点，帮人系统成长为 AI Agent 工程师。
一套面向 AI 工程师的学习路线与实战资料，覆盖数据结构、深度学习、LangChain/LangGraph 智能体、LLM 推理与评测等主题，帮你系统补齐从算法到落地的知识。
给 JADX 反编译工具加装 MCP 服务端插件，让大模型能直接读取和分析反编译出的 Java 代码，辅助逆向工程与安全审计。
收录 OCR、RAG、AI Agent 等可动手实践的 AI 工程案例合集，用 Python 实现，适合照着代码快速搭建和验证各类生成式 AI 应用。
面向 AI 工程师的学习资源合集，包含智能体课程、五本手册、第二大脑实战项目和精选阅读清单，帮你系统入门并搭建个人知识库。
可视化编程环境，用来对 LLM 提示词做压力测试和效果对比，方便快速验证不同提示方案的表现。
汇集机器学习系统与大模型推理、训练、服务方向的顶会论文和工业实践，配视频教程，帮算法工程师系统补齐 AI Infra 知识。
一套面向应用 AI 的实战教程，用 Jupyter Notebook 讲透大模型微调、推理与量化，帮工程师把 LLM 真正跑起来。
用一句自然语言提示就能自动构建机器学习模型，多智能体协作完成数据理解、特征工程和训练调参，省去手工搭流程的麻烦。
基于 Apache Spark 的 AutoML 库，用强类型 DSL 搭建模块化、可复用的机器学习工作流，减少手工调参。
面向 2-4 年经验工程师的生产级机器学习基础设施学习路线，覆盖 Kubernetes、MLOps 与 DevOps 实践，帮你系统补齐 AI 基础设施技能。
汇集 AI 工具、实用程序和资源的精选清单，帮开发者和创作者快速找到智能体框架、提示工程、文生视频等方向的现成方案。