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它是什么

一份精心挑选、定期更新的学习材料与工具清单，面向希望构建 AI 驱动应用的软件开发者——尤其是使用大语言模型和自主“智能体”系统的应用。可以把它看作一个精选书架和工具箱，而非包罗万象的目录。

适用人群

适合以下开发者：

• 学习现代 AI 背后的核心思想
• 使用语言模型、搜索/检索和 AI 智能体构建应用
• 在真实产品中测试、监控和部署 AI 系统
• 使用 AI 编码助手更快地编写软件

策划方式

维护者刻意保持选择性。每个条目都必须达到技术深度、实用价值、证据和独特性的质量标准。清单每周由自动化流程审核，验证并合并更改。类别可以很短——维护者更倾向于少量精选，而非大量平庸之作。

内容概览

1. 学习 — 书籍（例如 人工智能：现代方法、从零构建大语言模型）、在线课程（例如 Fast.ai、Hugging Face 的 LLM 课程）以及基础研究论文（例如“Attention Is All You Need”，该论文引入了 Transformer 架构）。

2. 构建 AI 系统 — 来自 Anthropic 和 OpenAI 等公司的实用指南、LLM 应用的工程模式、通信协议（模型上下文协议、Agent2Agent）、智能体框架（LangGraph、Pydantic AI）、检索工具（LlamaIndex、Haystack）、评估框架（Promptfoo、Ragas）以及部署工具（vLLM、Langfuse）。

3. 智能体软件工程 — 关于 AI 编码智能体（Claude Code、Codex CLI、Aider、Cline 等）的专区，以及编排多个智能体和构建使用 AI 规划、编写、审查和发布代码的“软件工厂”的资源。

值得注意的附加内容

README 中链接了免费的“AI 工程师入门包”，包含教程和软件折扣。它还指向了同一维护者的几个配套项目：Neo（终端编码智能体）、Blueprint（智能体技能）和 Factory（用于协调多个编码智能体的控制平面）。

如何贡献

欢迎提出建议，但必须遵循贡献指南和策划政策。提议的资源应服务于开发者，提供真正的技术价值，保持时效性（除非是基础性内容），与现有条目有显著差异，并附有基于主要来源的事实性描述。贡献者必须披露其与所提议资源的任何关联。