🚨 Cineva tocmai a deschis în sursă cea mai completă bibliotecă de inginerie AI de pe internet. Se numește AI Engineering Hub. Iată ce este înăuntru: → Pipeline-uri RAG agențice de la zero → Sisteme multi-agent cu CrewAI, AutoGen, LangGraph → implementări de server MCP (10+ cazuri reale de utilizare) → Agenți vocali cu streaming în timp real → Ajustarea fină a DeepSeek cu Unsloth pe plăcile video de consum → Clonă NotebookLM cu RAG + citări + generare podcast → Cercetător profund multi-agent care rulează pe Windows ȘI Linux → Fluxurile de lucru din ingineria contextului de la începător la producție Iată despre ce nu vorbește nimeni: există 3 niveluri de dificultate. 22 de proiecte pentru începători. 48 intermediar. 23 avansat. Poți trece de la "ce este RAG" la implementarea agenților AI de producție cu memorie persistentă într-un singur depozit. Proiectele care au avut rezultate diferite: Agenți financiari în stil ClawWork. Echipa de paralegali cu RAG. Analiză a portofoliului de acțiuni cu un frontend React. O clonă completă a NotebookLM. Un model de raționament pe care îl construiești singur de la zero. Aceasta nu este o colecție de tutoriale. Este un curriculum de inginerie AI deghizat într-un depozit GitHub. 100% Open Source. Licență MIT.