🚨 Jemand hat gerade die vollständigste Open-Source-Bibliothek für KI-Engineering im Internet veröffentlicht. Sie heißt AI Engineering Hub. Hier ist, was drin ist: → Agentic RAG-Pipelines von Grund auf → Multi-Agenten-Systeme mit CrewAI, AutoGen, LangGraph → MCP-Serverimplementierungen (über 10 reale Anwendungsfälle) → Sprachagenten mit Echtzeit-Streaming → Feinabstimmung von DeepSeek mit Unsloth auf Consumer-GPUs → NotebookLM-Klon mit RAG + Zitationen + Podcast-Generierung → Multi-Agenten-Tiefenforscher, der auf Windows UND Linux läuft → Kontext-Engineering-Workflows von Anfänger bis Produktion Hier ist, worüber niemand spricht: Es gibt 3 Schwierigkeitsstufen. 22 Anfängerprojekte. 48 mittlere. 23 fortgeschrittene. Du kannst von "Was ist RAG" bis zur Bereitstellung von Produktions-KI-Agenten mit persistentem Gedächtnis in einem einzigen Repository gehen. Die Projekte, die anders sind: ClawWork-ähnliche Finanzagenten. Paralegal-Team mit RAG. Aktienportfoliobewertung mit einem React-Frontend. Ein vollständiger NotebookLM-Klon. Ein Modell für logisches Denken, das du selbst von Grund auf baust. Das ist keine Sammlung von Tutorials. Es ist ein KI-Engineering-Lehrplan, der sich als GitHub-Repo tarnt. 100% Open Source. MIT-Lizenz.