🚨 Någon har precis öppnat det mest kompletta AI-ingenjörsbiblioteket på internet. Den kallas AI Engineering Hub. Här är vad som finns inuti: → Agentic RAG-pipelines från grunden → Multiagentsystem med CrewAI, AutoGen, LangGraph → MCP-serverimplementationer (10+ verkliga användningsfall) → Röstagenter med realtidsströmning → Finjustering av DeepSeek med Unsloth på konsument-GPU:er → NotebookLM-klon med RAG + citeringar + podcastgenerering → Multi-agent djupforskare som körs på både Windows OCH Linux → Kontextutvecklingsarbetsflöden från nybörjare till produktion Här är vad ingen pratar om: det finns 3 svårighetsnivåer. 22 nybörjarprojekt. 48 medelnivå. 23 avancerade. Du kan gå från "vad är RAG" till att distribuera produktions-AI-agenter med persistent minne i ett enda repo. Projekten som berörde annorlunda: ClawWork-liknande finansiella agenter. Paralegal-team med RAG. Aktieportföljanalys med en React-frontend. En fullständig NotebookLM-klon. En resonemangsmodell som du bygger själv från grunden. Det här är ingen tutorial-samling. Det är en AI-ingenjörsutbildning förklädd till ett GitHub-repo. 100 % öppen källkod. MIT-licens.