523节课，每节课都交付一个你能直接跑的东西
56463颗星，开张六个月之后还在每天涨三百多，而ai-engineering-from-scratch和那一堆AI课程仓库的区别，来自一个设计决定：每节课结束时交付一个可复用的产物。不是一个你关掉就忘的notebook。是一个prompt、一个skill、一个agent，或者一个MCP server，进你的工具箱，留在那儿。
体量不小。523节课，20个阶段，大约342小时，横跨Python、TypeScript、Rust和Julia。Phase 0是开发环境，Phase 1是线性代数直觉，Phase 11是LLM工程，Phase 14是agent工程，从agent loop本身讲起。另外单独有一条学习路径讲怎么在真实仓库上用coding agent——这恰好是大多数人最需要、却没人教的技能，因为它讲的是工作流，不是模型内部。MIT协议，在GitHub上读或者在aiengineeringfromscratch.com上读都行，课程代码是同一套。
它开篇引的那个数据挺实在：84%的学生已经在用AI工具，只有18%觉得自己准备好在专业场景里用。这是"接触过"和"会用"之间的差，而这个差不是靠多接触能补上的。流量说明有人认这个说法——截至8月底的30天窗口，114584位读者，181995次页面浏览。
上手之前有两点。翻译版的课程页是另一个分支上的机器翻译，所以技术内容以英文为准。另外，一个523节课的课程天然是收藏夹磁铁，星数衡量的是意图，不是完成度。挑一条按目标划分的入口路径，从中间开始。README顶上那张表就是干这个用的。
https://github.com/rohitg00/ai-engineering-from-scratch
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体量不小。523节课，20个阶段，大约342小时，横跨Python、TypeScript、Rust和Julia。Phase 0是开发环境，Phase 1是线性代数直觉，Phase 11是LLM工程，Phase 14是agent工程，从agent loop本身讲起。另外单独有一条学习路径讲怎么在真实仓库上用coding agent——这恰好是大多数人最需要、却没人教的技能，因为它讲的是工作流，不是模型内部。MIT协议，在GitHub上读或者在aiengineeringfromscratch.com上读都行，课程代码是同一套。
它开篇引的那个数据挺实在：84%的学生已经在用AI工具，只有18%觉得自己准备好在专业场景里用。这是"接触过"和"会用"之间的差，而这个差不是靠多接触能补上的。流量说明有人认这个说法——截至8月底的30天窗口，114584位读者，181995次页面浏览。
上手之前有两点。翻译版的课程页是另一个分支上的机器翻译，所以技术内容以英文为准。另外，一个523节课的课程天然是收藏夹磁铁，星数衡量的是意图，不是完成度。挑一条按目标划分的入口路径，从中间开始。README顶上那张表就是干这个用的。
https://github.com/rohitg00/ai-engineering-from-scratch
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