Раз в неделю в нашей команде разбираем учебные материалы, на которых развиваемся сам
Где-то что-то подтянуть, где-то подсмотреть, а где-то убедиться, что мы не совсем мудаки
Так вот, на глаза попался репозиторий ai-engineering-from-scratch.
523 урока, 52k звёзд, от линейной алгебры до автономного агентского роя
Первая мысль: нейрослоп. Такой объём за пять месяцев человек не пишет
Проверили. Открыли наугад урок из середины, Agent Loop из Phase 14, и прочитали целиком.
Не нейрослоп, но явно Agent-Driven работа
ReAct по первоисточнику, честная разница между reasoning channels 2026-го и промпт-костылями 2022-го, trust boundary при tool outputs
Упражнения не «повтори за мной», а «сломай stop condition и объясни, чем одна версия опаснее другой»
Писалось явно с LLM в помощниках, такую скорость иначе не выдать. Но редактирует кто-то человеческими руками - а это плюсик
Что подсмотрели: фазы 13-17. MCP с OAuth 2.1 и tool poisoning, внутренности vLLM, observability для агентов, kill switches, failure modes.
И на самом деле это очень тонкие вещи которые можно прочувствовать только на сложных проектах с серьезными требованиями к качеству и безопасности - в твиттере об этом не пишет:)
Вердикт:
- Новичку, наверное, лучшее бесплатное из того что я видел в этом году
- Инженеру это не курс, а справочник с точечным входом: открыл нужную фазу, взял урок, посмотрел с чем сталкивался, а с чем нет
- Не технарю - очень крутой открытый базис с которым стоит взаимодействовать, не зазубривать каждую главу, а именно пробовать и вдохновляться
github.com/rohitg00/ai-engineering-from-scratch
Где-то что-то подтянуть, где-то подсмотреть, а где-то убедиться, что мы не совсем мудаки
Так вот, на глаза попался репозиторий ai-engineering-from-scratch.
523 урока, 52k звёзд, от линейной алгебры до автономного агентского роя
Первая мысль: нейрослоп. Такой объём за пять месяцев человек не пишет
Проверили. Открыли наугад урок из середины, Agent Loop из Phase 14, и прочитали целиком.
Не нейрослоп, но явно Agent-Driven работа
ReAct по первоисточнику, честная разница между reasoning channels 2026-го и промпт-костылями 2022-го, trust boundary при tool outputs
Упражнения не «повтори за мной», а «сломай stop condition и объясни, чем одна версия опаснее другой»
Писалось явно с LLM в помощниках, такую скорость иначе не выдать. Но редактирует кто-то человеческими руками - а это плюсик
Что подсмотрели: фазы 13-17. MCP с OAuth 2.1 и tool poisoning, внутренности vLLM, observability для агентов, kill switches, failure modes.
И на самом деле это очень тонкие вещи которые можно прочувствовать только на сложных проектах с серьезными требованиями к качеству и безопасности - в твиттере об этом не пишет:)
Вердикт:
- Новичку, наверное, лучшее бесплатное из того что я видел в этом году
- Инженеру это не курс, а справочник с точечным входом: открыл нужную фазу, взял урок, посмотрел с чем сталкивался, а с чем нет
- Не технарю - очень крутой открытый базис с которым стоит взаимодействовать, не зазубривать каждую главу, а именно пробовать и вдохновляться
github.com/rohitg00/ai-engineering-from-scratch