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ai-guardrails

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AI Engineering: Deep Dives:从零构建 LLM 应用的动手课程合集

alexvervloet/ai-engineering-deep-dive · A from-scratch, build-it-yourself course series for AI engineering. 17 hands-on repos across the API call, RAG, evals, agents, injection, and production. Offline-first, provider-agnostic, no frameworks.

这是一套从零开始、动手构建的 AI 工程课程系列,包含 17(README 中亦称 25)个独立仓库级深潜教程,覆盖 API 调用、提示工程、RAG、评测、Agent、提示注入与防护、生产化等主题。每个概念对应可运行的小型 Python 脚本,多数首个可运行示例无需 API Key,强调离线优先、供应商无关、不依赖框架,仅需基础 Python。另含 bonus 深潜(Agent Harness、上下文工程、AI 数据工程、GenAI 安全、多模态、实时语音、ML 基础、微调、MCP、本地模型、推理平台、可观测性、架构、测试与交付、结构化数据、专业工具)以及 TypeScript 配套版本。

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ICODE Agent:可审计的契约驱动 AI 编程代理

ayukyo/icode · Auditable, contract-driven AI coding agent powered by ICODE-SKILL — fail-closed workflow gates and independently verifiable evidence.

ICODE Agent 是 ICODE-SKILL 的执行平面,强调可审计执行过程:工具决策、副作用、工作流状态转换、产物与验证回执都会被记录。它采用默认拒绝的守卫策略与人工审批协议,支持检查点与证据驱动恢复,并导出可独立校验的证据包。其目标是:如果运行时无法证明完成,就不得报告完成。

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OuroLoop GateKeeper:为 AI 编程 Agent 提供结构化自主循环与护栏控制框架

JdominguezEcommium/agentic-self-regulation-loop · 2026 AI Agent Loop v2.0: Autonomous Coding with Guardrails & Self-Healing

OuroLoop GateKeeper 是一个面向 AI 编程 Agent(如 Claude Code、Cursor、Aider、Codex)的控制框架,通过意图验证、上下文完整性、执行安全、输出验证和集成检查五道验证门,配合三层自反思机制与自主修复引擎,将 AI 编程 Agent 从无约束的代码生成转变为受控的协作流程。README 还描述了多语言响应式监控面板、OpenAI/Claude API 集成与回退机制,以及 MIT 许可。

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Shipwright:面向产品经理的 Claude Code 技能与工作流框架集

EdgeCaser/shipwright · A collection of PM frameworks, agents, and workflows for Claude Code. 40+ skills covering discovery through launch, 6 specialized agents, and an orchestrator that routes work so you don't have to memorize what's inside.

Shipwright 为产品经理提供一套基于 Claude Code 的产品工作操作系统,包含 46 个技能、7 个代理(6 个专家代理加 1 个编排器)、17 条链式工作流以及一个决策分析系统。技能以纯 Markdown 文件形式提供,可用于任何能读取技能文件的 AI 编码工具(如 Cursor、Codex、Gemini CLI);代理、命令和 `/shipwright`、`/start`、`/shipwright-help` 为 Claude Code 专用,仓库还包含一个通过 AGENTS.md 接入的 Codex 原生桥接。其核心承诺是证据优先输出、显式决策、通过/失败门控、确定性恢复路径,以及对高风险产物的对抗式评审。

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JevRev:为 LLM 工作流提供快速低成本决策的 Sift/Loop/Long 系统

Alex314618-create/JevRev · An LLM + Jev workflow that changes EVERYTHING. Boost your vertebrate brain with a spine inside.

JevRev 是一个 LLM + Jev 工作流系统,将工作分为三部分:JevSift 在任务开始时评估多条候选路径并筛选值得投入 token 预算的方向,JevLoop 逐轮审核结果并决定下一步动作(fix / verify / continue / replan / human),JevLong 对长时间多轮任务监测停滞、重复失败、偏移、工具调用问题和预算风险。Jev 负责快速、低成本的决策与过滤,LLM 负责提出并执行工作,二者通过 CLI 与 JSON/JSONL 协议通信,可与 Codex、Claude Code、OpenCode、CI 工作流或自定义宿主集成,并提供交互式 TUI 查看会话与证据。

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