推荐 11 个本周 yyds 的 GitHub 开源项目,大模型入门到精通,收藏这篇就足够了!

01 提示工程资源大全
这是一个关于提示工程的综合性资源库,在 GitHub 上获得 6万多 Star 了。

它汇集了指南、论文、课程、notebook 等资源,涵盖了提示工程、上下文工程、RAG 和 AI 智能体等核心领域。

AI 开发者、研究者或爱好者可以将其作为学习路径,从基础提示技巧到高级应用,比如思维链、ReAct、程序辅助语言模型等进行系统性的学习。

在实际开发过程中,遇到特定问题,比如如何让模型生成特定格式输出、如何进行信息抽取时,可以快速在此指南中找到相关的技术介绍、论文和代码示例。

开源地址:https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide
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02 Qwen3-VL
Qwen3-VL 是阿里云通义千问团队开发的多模态大语言模型系列。

它在文本理解与生成、视觉感知与推理、上下文长度、空间和视频动态理解以及智能体交互能力方面进行了全面升级。

它可以操作 PC 或移动设备 GUI,识别界面元素、理解功能、调用工具并完成任务,适用于自动化流程和软件测试。

也可以能够根据图像或视频生成 Draw.io 图表、HTML/CSS/JS 代码,辅助 UI/UX 设计和前端开发。

开源地址:https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL
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03 AI 时代的记忆引擎
Supermemory 是一个极快、可扩展的记忆引擎和应用。

它能让你从任何内容(URL、PDF、文本)中添加记忆,并作为记忆 API 为 AI 时代服务。

使用这个玩意儿,你可以将阅读过的网页、文档、笔记等内容保存为记忆,构建个人专属的、可搜索的知识库。

也能通过与 Claude、Cursor 等 AI 工具通过 MCP 集成,AI 可以在对话中访问用户的记忆,提供更具个性化、上下文相关的回答。

支持连接 Notion、Google Drive、OneDrive 等服务,将分散在不同平台的信息集中到 Supermemory 中进行统一管理和查询。

开源地址:https://github.com/supermemoryai/supermemory
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04 Claude 开发助手配置库
Claude Code Templates 是一个为 Anthropic 的 Claude Code 提供的配置模板集合。

帮助开发者快速配置和增强 Claude Code 的功能。

开源地址:https://github.com/davila7/claude-code-templates
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开发者可以通过命令行工具一键安装针对特定角色、AI Agent、自定义命令以及与外部服务,比如 GitHub, PostgreSQL 集成的 MCP 工具。

在日常编码中,直接使用预置的模板和命令,让 Claude Code 帮助完成代码生成、测试、优化、安全检查等重复性任务。
可以使用如下命令快速安装:
# Install a complete development stack
npx claude-code-templates@latest --agent development-team/frontend-developer --command testing/generate-tests --mcp development/github-integration
# Browse and install interactively
npx claude-code-templates@latest
# Install specific components
npx claude-code-templates@latest --agent business-marketing/security-auditor
npx claude-code-templates@latest --command performance/optimize-bundle
npx claude-code-templates@latest --setting performance/mcp-timeouts
npx claude-code-templates@latest --hook git/pre-commit-validation
npx claude-code-templates@latest --mcp database/postgresql-integration
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05 nanoGPT
最近这个开源项目火的不行, Open AI 创始人、特斯拉 AI 技术总监,大佬 Andrej Karpathy 创建的。
使用这个开源项目,你花 100 美元租一台 8 块 H100 显卡,自己就能训练出来一个能聊天的 GPT。

而且代码非常简洁,只有几千行就完成了。我之前发过文章介绍过,可以去看看:3 天就斩获 20000 星!这个 GitHub 开源项目凭啥?

开源项目:https://github.com/karpathy/nanoGPT
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06 全栈开源电商平台
EverShop 是一个基于 TypeScript、GraphQL 和 React 开发的现代开源电商平台。

开源地址:https://github.com/evershopcommerce/evershop
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它采用模块化架构,专为开发者设计,提供了构建定制化在线商店所需的核心功能。

开发者可以基于 EverShop 的模块化架构,快速搭建高度定制化的电商网站,满足特定的业务需求,而无需受限于传统 SaaS 电商平台的限制。

感兴趣的使用下面这个命令直接部署。

curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/evershopcommerce/evershop/main/docker-compose.yml > docker-compose.yml
docker-compose up -d
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07 下一代服务器工具包
Nitro 是一个功能丰富的服务器工具包。

帮助你快速搭建、打包并部署现代 JavaScript/TypeScript 的 Web 服务器与后端功能。

简单说,它把写后端代码和部署到各种平台这两件事变简单:

你可以用熟悉的 JS/TS 语法写请求处理、路由和中间件,然后把同一套代码部署到传统服务器、Serverless 或 Edge 上,而不必为每个平台改很多代码。

它通常作为 Nuxt 的服务端引擎,但也能单独用来做 API、SSR 或微服务。

开源地址:https://github.com/nitrojs/nitro
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08 基于 MCP 的硬件聊天机器人
xiaozhi-esp32 是一个开源的、基于 ESP32 芯片的 AI 聊天机器人项目。

它利用 Qwen/DeepSeek 等大模型的能力,并通过 MCP 协议实现多端控制,是一个软硬件结合的项目。

你可以基于此项目制作自己的智能语音助手硬件,具备离线唤醒、语音对话、声纹识别、显示表情等功能。

通过设备端 MCP,可以控制灯光、电机、GPIO 等,将 AI 语音控制能力应用于智能家居、物联网设备中。

对于想了解如何将大模型能力落地到嵌入式硬件上的开发者,该项目提供了完整的硬件选型、固件烧录和软件开发的教程。

开源地址:https://github.com/78/xiaozhi-esp32
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09 Anthropic 交互式提示工程教程
这是 Anthropic 官方提供的交互式提示工程教程。

它通过循序渐进的章节和练习,帮助用户掌握如何在 Claude 中设计有效的提示。

对于刚开始使用 Claude 的用户,可以通过这个教程快速掌握与 AI 交互的基本技巧,如如何清晰表达指令、分配角色、使用示例等。

教程涵盖了从基础到高级的提示技术,比如思维链、避免幻觉、构建复杂提示,帮助用户系统性地提升提示工程水平,以解决更复杂的任务。

开源地址:https://github.com/anthropics/prompt-eng-interactive-tutorial
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10 主动式上下文感知 AI 伙伴
MineContext 是一个开源的、主动的上下文感知 AI 伙伴。

它通过截图和内容理解来感知用户的数字工作环境,并基于上下文工程框架,主动推送摘要、待办事项等有价值信息。

在你日常使用电脑时,MineContext 在后台自动记录屏幕信息,并主动生成每日/每周摘要、待办清单、活动记录等,帮助你回顾和规划工作。

而且当你在写作、编程时,它可以基于当前打开的文档、代码文件,智能地推荐相关信息或回答相关问题。

所有数据本地处理,为你提供了一个安全的个人数字上下文管理工具,用于记录和检索自己的工作和学习轨迹。

开源地址:https://github.com/volcengine/MineContext
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11 超小型大语言模型训练工具
这个开源项目能让每个人都能从 0 开始训练超小型 AI 大模型。

你只需一张 NVIDIA 3090,花费约 3 元成本和 2 小时,即可训练出一个具备基本对话能力的 2600 万参数模型,亲身体验模型构建的全过程。

项目提供了从预训练、监督微调、LoRA微调到模型蒸馏的全套代码,所有核心算法均使用 PyTorch 原生实现,给劲儿。

开源地址:https://github.com/jingyaogong/minimind
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一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅:从基础到前沿,掌握人工智能的核心技能!

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二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

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三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。


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四、AI大模型商业化落地方案

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作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的健康发展贡献力量。

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