AI 资源库 · 已整理 5 项
查看与入门教程相关的 AI 资讯、工具、Skill、工作流和开源项目。
PavanMudigonda/zero-to-ai · Free AI/ML course with 950+ Jupyter notebooks — Python, deep learning, LLMs, RAG, agents, prompt engineering, fine-tuning, MLOps
Zero to AI 是一个免费开源的 AI 与机器学习课程，提供 950 多个 Jupyter Notebook，覆盖 Python 与数据科学、机器学习数学、分词与嵌入、深度学习、LLM 与 RAG、AI Agent、提示与上下文工程、微调、MLOps、模型评测与安全等主题，并按学习路径组织为渐进式阶段，适合从零开始系统学习 AI/ML。
nydiapluperfect522/agentic-ai-from-claude-code · Study Claude Code architecture to build production-grade AI agents from real-world TypeScript code
该项目以 TypeScript 编写，参考 Claude Code 的结构，帮助开发者了解 AI 智能体如何规划任务、调用工具并按步骤执行。README 提供 Windows 平台的下载与安装指引、系统要求、基本使用流程和常见故障排查，适合作为学习智能体设计与生产级结构的入门材料。
baltil2670/Claude-code-recipes · Build production-ready Claude Code workflows with one-command recipes for fast setup and reliable results
该项目提供一组可直接使用的 Claude Code 配方（recipes），用于把常见的软件工程任务——如代码审查、缺陷分类、重构规划、测试思路生成、文档整理、发布准备与安全检查等——组织成可重复执行的步骤，减少手动配置并提升跨项目的一致性。README 以 Windows 非技术用户为主要对象，说明了下载、安装、首次配置与使用流程，并给出安全使用建议（在可信文件上运行、保留备份、审查变更后再应用）。材料未说明具体的部署架构、依赖版本与 API 成本。
fathirn6263/harness-engineering · Learn Harness Engineering with notes, concepts, and hands-on practice for building AI agent workflows and constraint-driven systems
这是一个以学习路径形式组织的资料合集，围绕 harness engineering（围绕 AI Agent 工作流与约束驱动系统的工程方法）提供笔记、概念讲解与动手练习。README 主要说明如何在 Windows 上下载、解压并逐节阅读材料，建议按基础概念、核心工作流、实践练习、复习的顺序进行学习，适合自学、复习、面试或考试准备。项目自身定位为学习指南而非复杂工具，材料中未说明具体部署方式、运行环境依赖、API 成本或授权条款。
Harness 发布了一篇入门教程，手把手教没有用过 Harness CD 的开发者部署一个示例 Java 应用。原来很多团队用 SSH 脚本手动部署，一旦要加第二个环境、回滚或上线审批，脚本就会变得混乱，回滚往往要凭记忆找回上一个可用的镜像版本。这次教程把“构建”和“部署”拆开：部署目标、策略和失败处理只需配置一次、到处复用，从测试环境切到生产环境只改少量设置，出错一键回滚并保留完整发布历史。教程需要 GitHub 等代码仓库账号、Docker Hub 账号、Kubernetes 集群和 Harness 账号，并说明仓库里已带一份可用的流水线配置，可直接指过去跳过手动步骤，但整篇是演示性质，是否已在正式产品中可用原文未明确说明。