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#教程/实践
10月9日周五
  1. GitHub · prompt 工程新仓库32

    cursor-tutorial-zh：10 章节中文 Cursor 教程开源上线

    zieang88888 在 GitHub 开源纯 Markdown 中文 Cursor 教程 cursor-tutorial-zh，涵盖安装设置、Tab 补全、Chat、Agent 与 Composer、Rules、MCP 集成、模型配置、工作流、快捷键和避坑共 10 个章节。每个功能配按键级操作路径、适用场景和避坑提醒，采用 MIT License，帮助开发者从入门到高阶工作流上手 Cursor。

  2. GitHub · prompt 工程新仓库20

    agentic-ai-tutorial：一个免代码的多智能体 AI 教程工具

    GitHub 新仓库 agentic-ai-tutorial 提供一个面向 Windows 的免代码教程应用，用户通过可视化界面配置智能体角色、任务、上下文传递和验证，学习搭建并运行多智能体工作流。软件要求 Windows 10/11、8GB 以上内存，本地运行、不收集用户数据，支持导出会话历史报告，连接模型需自备 API key。

  3. GitHub · 去对齐工具与仓库38

    rohitg00 开源 AI 工程从零起步课程：523 节课、20 个阶段

    GitHub 上的 ai-engineering-from-scratch 课程提供 523 节课、20 个阶段、约 342 小时内容，覆盖 Python、TypeScript、Rust、Julia，免费开源并采用 MIT 协议。每节课产出可复用工件（提示词、技能、智能体或 MCP server），支持通过 Codex、Claude Code 等编程智能体加载 AI 导师、MCP 与 Agent Skills 学习路径，近 30 天页面浏览量达 181,995。

  4. GitHub · prompt 工程新仓库9

    GitHub 开源学习资源仓库 Golu0512/ai-guide 发布，为零基础用户提供 AI 学习资源合集

    GitHub 用户 Golu0512 发布了开源 AI 学习资源仓库 ai-guide，面向零基础读者提供 AI 入门指南、教程和工具说明。内容涵盖 Prompt、LLM、RAG、MCP 等术语解释，DeepSeek、GPT、Gemini、Claude 等模型介绍，以及 Cursor、Claude Code、LangChain、Spring AI 等工具和框架的使用教程。用户通过 Code 按钮下载 ZIP 即可使用，阅读内容无需编程基础或特殊硬件。

  5. GitHub · 去对齐工具与仓库23

    Ratnesh-181998/Foundations-of-LLMs：LLM 基础学习资源合集

    GitHub 仓库 Foundations-of-LLMs 汇总了大语言模型学习资料，涵盖预训练、微调与人类对齐等核心概念。内容包括生产级 LLM 构建指南（RAG、LangChain、LlamaIndex、Agent 等 12 章）、Stanford CME295 共 9 讲课程提纲，以及 Vizuara 的 43 讲从零构建 LLM 系列，含 GPT-2 124M 参数模型与 Python 实现练习。

  6. GitHub · 去对齐工具与仓库47

    Junie-Mellum-Test：用 Junie Lite 搭配本地 Mellum 2.1 免费体验 AI 编程

    一个最小 Python 模板项目，测试 Mellum 2.1 能否作为 Junie Lite 旗下的本地 worker 子智能体完成琐碎任务。Junie Lite 由 JetBrains 基础设施托管、免费无需订阅；Mellum 2.1 通过 Ollama 本地运行，模型下载约 8.1 GB，支持 131072 token 上下文，并可通过 MCP 工具接受主智能体调度。项目按里程碑逐个搭建桌面计算器，但作者明确指出该方式尚不能用于真实项目。

  7. GitHub · 去对齐工具与仓库24

    开源自托管德语训练器 german-conjuctions-trainer：用 LLM 生成 B1 语法练习并支持间隔重复

    开源自托管项目 german-conjuctions-trainer 用 LLM 按需生成 B1 级别德语语法造句练习，配合间隔重复安排复习，并提供解释错误、播客模式（Glossika 风格 MP3，含 25 短语）、ElevenLabs 音频和可离线 PWA。项目支持 Claude、OpenAI 或任何 OpenAI 兼容 API，由单个 Go 二进制加 SQLite 构成，可 Docker 部署并自托管。

  8. GitHub · 去对齐工具与仓库24

    Ahn-JuHwan/rag-llm-pipeline：RAG + LLM 全流程流水线仓库

    一个跟着패스트캠퍼스 RAG 课程完成的开源流水线，从数据集生成、LoRA 微调到评估与部署跑通完整一环，目标是打造福尔摩斯风格聊天机器人。项目用 GPT-3.5 生成对话数据集，以 LoRA（r=8, alpha=16）微调 camel-5b-hf 模型，并用 GPT-4 作为评估者对比微调前后效果；服务端基于 FastAPI + LangServe 提供 RAG API，前端为 Streamlit 聊天界面，全部在 Colab GPU 环境运行。

  9. GitHub · 灵魂体仓库47

    shimo4228/zenn-content：Tatsuya Shimomoto 关于编程智能体的中英双语文章集

    shimo4228 在 GitHub 开源了收录其全部 Zenn 与 Dev.to 文章 Markdown 源文的仓库 zenn-content，主题涵盖编程智能体的记忆、失败模式、LLM-as-Judge 审查设计与可观测性。文章由 Claude Code 协作撰写、审校和翻译，全部内容以 CC0 1.0 公共领域许可发布，并提供 llms.txt 供编程智能体导航。

  10. GitHub · 去对齐工具与仓库47

    pgy763 开源 llm-dev-pitfalls：Java 后端接大模型踩坑仓库，按报错关键词索引 31 条

    pgy763 的 llm-dev-pitfalls 仓库收录 Java 后端接大模型的踩坑记录，共 31 条：Java 生态 7 条，涵盖 Spring AI / LangChain4j / Spring Boot 3，其余 24 条为早期 LangChain（Python）条目。每条按报错关键词索引，采用报错原文 / 为什么 / 怎么改 / 怎么预防四段结构，并标注环境版本、配报错截图，配套项目 hello-ai-backend，目标将 Java 条目扩到 20 条。

  11. GitHub · 去对齐工具与仓库36

    victusfate 开源 llm_mastery：在家动手训练大语言模型的项目式课程

    GitHub 用户 victusfate 开源了 llm_mastery，一个在家构建、训练、评估和改进语言模型的项目式课程，含 35 个讲解子模块、52 个实验指南和可选的 24 周强化计划。课程基于 MIT 许可，起步无需 API key 或云支出，并配套 AI 导师协议、掌握度评估表，以及面向 LM Evaluation Harness 或 DataTrove 的开源贡献路径。仓库源码为 TypeScript，部署于 GitHub Pages 与 Cloudflare Pages（llmmastery.org）。

  12. GitHub · 灵魂体仓库27

    bundlab/generative-ai-engineering：生成式 AI 工程实战课程仓库

    GitHub 上的 generative-ai-engineering 仓库提供一套构建生产级生成式 AI 系统的实战大师课，涵盖 RAG 管线、自主 Agent 和多模态架构。课程包含 9 章理论（LLM 架构、Prompt Engineering、向量数据库、RAG、评测等）、6 个代码 Lab 和 3 个基于 FastAPI 与 Qdrant 的生产项目。环境要求 Python >= 3.10，支持 Docker Compose 启动本地基础设施。

  13. GitHub · prompt 工程新仓库51

    ANI-IN 开源基于 Claude API 的 prompt 工程交互式 Python 教程仓库

    ANI-IN 在 GitHub 发布 prompt-eng-interactive-tutorial-python，一个面向会 Python 的软件工程师的 notebook 交互式课程，通过官方 Anthropic Python SDK 调用 Claude API，用程序化判分器检查每章练习是否通过。共 13 个 notebook，覆盖提示词结构、角色设定、CoT、few-shot、防幻觉、工具调用和 RAG 等技术；课程默认模型为 claude-opus-5-5，完整跑一遍约 60 次 API 调用，通常花费几美元。

  16. GitHub · 灵魂体仓库22

    GitHub 灵魂体仓库：用 Instruction Tuning 微调 LLM 做对话摘要

    GitHub 仓库 raminaeye/Instruction-Tuning-LLM 基于 DialogSum 数据集微调 google/flan-t5-base 做对话摘要，对比 zero-shot / one-shot / few-shot 提示、全量指令微调、LoRA 与带 KL 惩罚的 PPO 强化学习（用毒性分类器作奖励模型），并以 ROUGE 评测各方法。仓库含主 notebook、metrics 单元测试，运行需 Python 3.8+、GPU 和 HuggingFace token。

  18. GitHub · prompt 工程新仓库28

    see-ai：一套面向非专业大学生的 76 节 AI 入门课（GitHub 仓库）

    GitHub 仓库 see-ai 是一套面向非专业大学生的 AI 入门课，共 10 条轨道、76 节课，覆盖大学场景应用、AI 智能体、AI 编程（22 节）等内容。它提供三个不依赖 API Key 的离线功能：含 20 条探测器的提示词练习场、45 条提示词库和 68 个术语的名词表，并配有每周热词爬虫，抓取 Hugging Face、arXiv、Hacker News、微博热搜、知乎热榜五个数据源。项目基于 Next.js 16 + React 19 构建，采用 MIT License，可部署到 Vercel 或用 Docker 运行。

  19. GitHub · 去对齐工具与仓库35

    LLM_learning：中文 LLM 机制离线学习手册开源上线

    开发者 chenchen8486 在 GitHub 发布中文 LLM 机制学习手册，可离线浏览，系统讲解从训练数据、分词、Transformer 架构到预训练、后训练（SFT/RLHF/DPO）及推理部署的完整链路。公式用 KaTeX 渲染并配原创 SVG 示意图，代码对照引用 Apache 2.0 许可的 minimind 项目，第 13-15 章仍在规划中。

  20. GitHub · 去对齐工具与仓库37

    mahashemi 开源 LLM 训练 Masterclass 课程仓库

    GitHub 仓库 mahashemi/llm-training-masterclass 提供免费的 LLM 训练课程，分为深度学习基础和 LLM 工程与训练两门独立课程，覆盖从感知机、Transformer 到 SFT、LoRA、QLoRA、偏好优化与蒸馏等 24 章 LLM 内容。课程采用开源权重实操路径，从 CPU tiny GPT、免费 Colab 上的 Qwen3-0.6B 一路进阶到 7B/8B 单卡 H100 及 Qwen3.8-27B 适配与多 GPU 训练，面向高中生到工程师、研究者和机构。

  21. GitHub · 灵魂体仓库59

    Datawhale 发布 diy-llm 中文版 CS336 课程，16 章配 6 个动手作业

    Datawhale 团队基于 Stanford CS336 (Spring 2026) 推出中文本土化课程 diy-llm，在线阅读地址为 https://datawhalechina.github.io/diy-llm/。课程共 16 章，覆盖分词器、MoE、GPU 高性能编程、分布式训练、Scaling Laws、数据工程、RLVR、多模态等内容，配套 6 个作业（手搓大模型、Triton 实现 FlashAttention-2、数据处理、GRPO 对齐、模型评估等），并加入 Qwen、DeepSeek 等国产模型案例。文档提供中英双语与 PDF 下载，采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可。

    推荐理由：斯坦福 CS336 的中文本土化课程，16 章配 6 个作业，覆盖从 tokenizer 到 RLVR 的完整 LLM 构建链条，适合想系统上手的学习者。

  22. GitHub · 去对齐工具与仓库12

    subvid.app：免费为视频添加字幕的浏览器工具

    subvid.app 是一款免费的视频字幕工具，在浏览器中运行，支持 MP4、AVI、MKV 格式，可自动扫描音频生成字幕预览并烧录进视频。用户可编辑文本、调整时间轴、拖动字幕位置，并自定义字号、颜色和背景透明度。视频文件全程留在本地，需 4GB 以上内存和 Chrome、Edge 或 Firefox 浏览器。

  23. GitHub · 去对齐工具与仓库22

    GitHub 开源项目 The Foundry（ai-engineering-production）：从零构建 AI 工程系统

    GitHub 用户 hamidoubodian21-netizen 开源了 The Foundry（仓库名 ai-engineering-production），一个从数据摄取到部署的模块化 AI 系统构建教程项目。它采用框架无关设计，内置统一的 OpenAI API 和 Claude API 集成网关、响应式 Web 界面与 CI/CD 流水线，并附带情感分析等示例。项目需 Python 3.10+，支持 Windows、macOS、Linux 与 Docker，GPU 加速支持 CUDA 和 Apple Silicon 的 MPS。

  24. Reddit · r/LocalLLaMA14

    如何训练一个模仿你说话风格的人格模型？

    一位用户下载了自己的全部上网历史（Reddit 帖子、邮件、聊天记录等），想用 Qwen3.5-9B 做底座跑 qLORA 微调，训练一个说话像自己的模型，但 A/B 测试效果仍不理想。其在 2080ti 11GB 和 5070ti 16GB 上训练，并希望尽量本地化以保护个人隐私数据，向 r/LocalLLaMA 征求更好的训练方法。

  25. GitHub · 去对齐工具与仓库69

    GitHub 仓库 ai-coding-welfare 汇总 Claude Code / Codex / Cursor 公益站与中转站免费额度

    panxunying 在 GitHub 维护 ai-coding-welfare 仓库，收录 ArtBloom、AgentRouter、DoCode、FlushAPI、KKtoken、AnyRouter、CheapCodex、NOFX 等 13 个中转与公益站的注册额度、邀请码与接入配置。仓库提供一键脚本配置 Claude Code 环境变量，CI 每 6 小时抓取各站公开接口生成额度快照、变动日志与可用性历史，8 个有明确美元额度的站全注册首日合计约 $1199.5；文中明确提示 DoCode 的站内刀不是美元、部分站点额度数字未经公开接口核对，并建议不要把生产密钥或企业代码发给来源不明的中转服务。

    推荐理由：仓库用脚本自动抓取各站公开接口并记录可用性历史，读者可以据此核对这些免费额度口径是否还靠谱。

  26. Hugging Face Blog70

    Hugging Face 博客：如何用 ML Intern 以约 103 美元自制 7 个小模型

    作者用 HuggingChat 里的 ML Intern 在几天内自制了 7 个开源模型（含 citrus-disease-vlm-instruct、Huggy LoRA、Pocket rewriter 0.8B、Agate 4-step 等），总算力成本约 103 美元。文中公开全部提示词（GitHub 仓库 yvrjsharma/ml-intern-prompts），并总结了三条关键写法：让 Agent 先报基线再训练、先跑小规模冒烟测试、设定预算上限并要求超支前请示；例如 citrus 项目用 3,017 张标注图微调 Qwen3.5-2B，测试集准确率从基座 14.9% 提升到 52.8%，成本约 1.90 美元。

    推荐理由：作者把 7 个提示词原样公开，预算上限、基线对比和冒烟测试的写法可以直接搬到自己的 Agent 训练项目里。

  27. GitHub · 去对齐工具与仓库41

    llm-from-scratch：用 NumPy 从零构建 decoder 大语言模型的完整实现

    GitHub 开源项目 llm-from-scratch 提供完整的小型 decoder 语言模型实现，基于 Python 3.11–3.13 和 NumPy 2.3.5 在 CPU 上运行，无需预训练权重或 API keys。仓库自行实现注意力、RMSNorm、SwiGLU、反向传播、Adam、byte-level BPE 和 KV 缓存生成，不使用自动微分或 transformer 框架；默认模型含 2 个 decoder blocks、13,904 个参数，120 步训练中验证 loss 从 5.5820 降至 2.7286 nats per token，支持保存、恢复训练与生成。

  29. GitHub · prompt 工程新仓库37

    awesome-agentic-ai-zh：中文 AI Agent 学习路线图仓库

    GitHub 仓库 WenyuChiou/awesome-agentic-ai-zh 发布了一份中文 AI Agent 学习路线图，从 LLM、Prompt、API 等基础一路讲到可靠 Agent 系统的构建。路线分为 Stage 0–8 加 Stage 7.5 共 10 个学习站，并提供 Track A（用 Claude Code、Codex、OpenCode 等 CLI Agent 完成工作，约 8–10 周）和 Track B（从零构建 Agent，约 16–22 周）两条路径，涵盖 MCP、Skills、RAG、Memory、Eval、HITL 等内容。项目采用 MIT 授权，另附面向研究人员、开发者、教师等角色的指南。

  30. Reddit · r/LocalLLaMA67

    Reddit 用户按性价比排序 76 款 GPU 的 llama.cpp Vulkan 基准，P102-100 和 MI50 居首

    Reddit 用户整理 llama.cpp Vulkan 后端的 76 款 GPU 基准数据（数据来自 Performance of llama.cpp with Vulkan #10879），结合 2026 年二手价格排出性价比 Top 20 与最不值 10 款。测试以 Llama 2 7B Q4_0 为基线，结果显示 Nvidia P102-100 约 $45 综合成本约 $0.1569/t/s 居首，AMD Instinct MI50 约 $120 可达 tg128 超过 100 t/s，宽位宽老卡和 HBM2 卡在解码性价比上明显优于窄位宽新卡；Tesla P40 同时出现在最佳与最差榜单中。

    推荐理由：作者把 llama.cpp Vulkan 基准数据与 2026 二手价格结合算出性价比排名，还列出最不值榜单，可直接用于预算装机选卡。

  31. GitHub · 灵魂体仓库12

    ed-donner/llm_engineering：LLM 工程 8 周课程配套仓库

    Ed Donner 的 LLM Engineering 课程配套仓库，提供 8 周分模块的实操项目，最终在 Week 8 构建一个自主 Agentic AI 解决方案。入门部分指导安装 Ollama 并运行 llama3.2（或小机器用 llama3.2:1b），警告 70B 参数的 llama3.3 过大不适合家用电脑。课程可在 Cursor 中学习，付费 API 费用可选，全程花费控制在几美元内，也可用 Ollama、Gemini、OpenRouter 等免费替代。

  32. GitHub · 灵魂体仓库61

    VeriFirst：Vladimir Kulanov 发布以验证为先的 AI 工作框架

    Vladimir Kulanov 在 GitHub 发布 VeriFirst 框架，主张为 AI 工作流设计得让模型错误容易被发现且修复成本低。框架包含 Trust Map 任务分级、六字段 Intent Contract、生成与批判分离的 Make–Break 循环（默认迭代上限 3）、R0–R3 可逆性门控，以及以 Time-to-Verified 和逃逸错误率为核心指标，仓库附英文和俄文模板，采用 CC BY 4.0 许可。

    推荐理由：作者把验证而非生产定位为 AI 工作的瓶颈，给出 Trust Map 分级、Intent Contract 和 Make–Break 循环等可直接套用的模板。

  34. GitHub · 去对齐工具与仓库13

    oLLMpiques 2026 协作生物信息学挑战赛课程仓库发布

    课程仓库 oLLMpiques 2026 要求学生组队完成四项生物信息学任务：其中两项借助 LLM（如 Microsoft Copilot 或 ChatGPT），两项不用 LLM。任务包括精简科学摘要至 250 词、用 R/Python 分析 138 株大麻植株中 REM16 和 FT1 基因的表达数据（数据集含超过 34,000 个基因）并绘图、设计高通量性别鉴定方案，成果须推送到个人 GitHub 公开仓库并作为 Devoir 1 的起点。

  35. Reddit · r/LocalLLaMA74

    Castmates 作者分享在 iPhone 上全本地运行 3B 角色扮演微调模型的工程实测

    Castmates 应用开发者分享在 iPhone 上全本地运行 3B 角色扮演微调模型（Impish Llama 3B，基于 Llama 3.2 3B 加 rank 16 LoRA，Q4_K_M 量化约 2.0 GB）的实测笔记，用 llama.cpp Metal 全层 offload，无需服务器可离线使用。关键结论：历史裁剪预算调至约 0.68 x n_ctx 后长对话事实召回从 25% 升到 75%，逐字历史明显优于有损摘要；BM25 检索会重注入过期事实，过滤窗口内仍含新版本的命中后下降 18.8pp；A18 芯片早期实测约 6 tok/s，4 GB 手机为最低门槛且限 4096 上下文。

    推荐理由：作者用固定种子的对照实验给出小模型保持角色的可复用结论，历史裁剪比例和检索过滤做法可直接迁移。

  36. GitHub · 灵魂体仓库10

    Esha-Rahim 的 ml-engineering-to-production-ai 学习仓库：从数学基础到生产级 AI 工程路线

    GitHub 仓库 Esha-Rahim/ml-engineering-to-production-ai 记录一条从数学基础到生产级 AI 工程的学习路线，涵盖机器学习、PyTorch 深度学习、RAG、LoRA/PEFT、LLM 评估及 MLOps 等内容。仓库按 mathematics/、days/、projects/ 等目录组织学习记录与项目，目标是具备构建、评估、部署和监控 ML 系统的能力，但不承诺任何具体职位或资历。

  37. GitHub · prompt 工程新仓库34

    AI-LLM-Agent-Learning：从入门到实战的中文 Agent 系统学习手册

    GitHub 用户 123caiji 开源中文 Agent 系统学习仓库 AI-LLM-Agent-Learning，按 11 大类加 3 个专题组织 AI 全栈知识，覆盖 MCP/A2A、LangGraph、RAG 等内容。全套约 27,550 行 Markdown，含 545 条速查术语、645+ 表格、655+ 代码示例，并提供可运行的 LangGraph 实战项目，内容已对照 2026 年最新官方文档整理，仅供学习交流、禁止商用。

10月8日周四
  1. Reddit · r/LocalLLaMA41

    用 6 台“根本跑不动”的设备分布式运行 gpt-oss-120b

    一位 Reddit 用户将 openai 的 gpt-oss-120b（4bit 量化、约 60GB）拆分到 6 台设备上组成的集群运行，包括 RTX 3060 mini PC、Mac mini、M3 MacBook 等，加载耗时约 11 分钟，5 台设备成功分到模型分片。次日手机掉线后集群自动把分片迁移到旧笔记本，零停机继续运行，展现了自愈能力。

  2. GitHub · prompt 工程新仓库18

    林小卫很行 openxiaoweibox 开放文章库上线 GitHub，沉淀 AI 工作流与 Obsidian 教程

    博主“林小卫很行”在 GitHub 开设 openxiaoweibox 仓库，作为其系列文章的公开底稿库，内容涵盖 106 篇 Obsidian 系统教程（8 个学习阶段）与 57 篇 AI 工作流文章，主题包括 Agent、Skill、MCP、Claude Code 等。公众号做分发、GitHub 做沉淀与 GEO，内容采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可。