🚨 Noen har nettopp åpnet det mest komplette AI-ingeniørbiblioteket på internett. Den heter AI Engineering Hub. Her er innholdet: → Agentic RAG-pipelines fra bunnen av → Multiagent-systemer med CrewAI, AutoGen, LangGraph → MCP-serverimplementasjoner (10+ reelle brukstilfeller) → Stemmeagenter med sanntidsstrømming → Finjustering av DeepSeek med Unsloth på forbruker-GPUer → NotebookLM-klone med RAG + siteringer + podkastgenerering → Multi-agent dypforsker som kjører både på Windows OG Linux → Kontekstutviklingsarbeidsflyter fra nybegynner til produksjon Her er det ingen snakker om: det finnes 3 vanskelighetsgrader. 22 nybegynnerprosjekter. 48 middels nivå. 23 avansert. Du kan gå fra «hva er RAG» til å distribuere produksjons-AI-agenter med vedvarende minne i ett enkelt repo. Prosjektene som traff annerledes: ClawWork-stil finansielle agenter. Paralegal-team med RAG. Aksjeporteføljeanalyse med et React-frontend. En full NotebookLM-klone. En resonnementsmodell du bygger selv fra bunnen av. Dette er ikke en samling av tutorials. Det er et AI-ingeniørfag forkledd som et GitHub-repo. 100 % åpen kildekode. MIT-lisens.