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代码最近更新2026 年 11 月 10 日
许可证开源 · MIT
要不要花钱免费
涵盖大模型内核、检索评估及工具安全等内容的实践教程。适合想深入弄懂底层技术的编程学习者。可直接打开网页阅读学习,也能配合写代码的 AI 助手在本地运行练习代码。
用起来难吗打开网页就能用在哪用网页命令行能用的模型说明里没点名
能做什么
- 从底层手写大模型内核与机制
- 搭建并评估按资料回答的检索链路
- 排查与分析办事 AI 运行轨迹耗时
- 编写工具调用权限与校验防火墙
怎么开始
- 打开官网并切换至简体中文阅读
- 挑选适合的学习路线在线查看课程内容
- 若要动手实操,按提示在本地终端运行练习代码
选它,如果你……
- 你想从零手写代码搞懂大模型底层运行原理。
- 你想掌握检索评估与办事 AI 运行时的开发技能。
- 你习惯配合写代码的 AI 助手边学边动手做实验。
别选,如果你……
- 你完全不会编程且近期没有动手写代码的打算。
- 你只想寻找开箱即用、不用编写程序的日常 AI 工具。
怎么用
代码开源,可以免费下载使用。
多少钱、在哪买
免费使用。
综合评价
不错还在更新,问题处理一般
- 更新很活跃近 90 天改代码 1,000 次;最近一次发版是 1 天前(v2026.11.2)
- 问题处理一般近 90 天新开 56 个问题,解决了 75 个,一般 13.1 天解决;外部提交的修改合进 184 个,待处理 46 个
- 用的人很多GitHub 收藏 7.8 万,近 7 天新增 1,759;30 人参与开发
- 用户口碑暂不计用户评价满 5 条后才算进来
数字取自 GitHub 的公开记录(2026/11/10), 用户评价来自本页口碑。自己核对:项目主页、问题、外部提交的修改、发版记录。
怎么评的
只看公开、能核对的数据,不打分数,只给四档结论,每一项的依据都写在旁边。
- 更新:近 90 天改了多少次代码、最近一次发版是哪天。7 天内有改动并且改得多或常发版,算「很活跃」;30 天内有改动算「活跃」;半年内算「放缓」;半年以上没动或者已经归档,算「停更」。
- 问题处理:近 90 天新开的问题解决了几成、一般几天解决、外部提交的修改积压了多少。解决八成以上、一般一周内解决、积压不比合进去的多,算「好」;解决不到一半算「差」;其余算「一般」。新问题不到 10 个的不评。
- 用的人:GitHub 收藏 5 万以上算很多,1 万以上算多,1 千以上算一般。旁边写近 7 天新增多少、多少人参与开发。
- 用户口碑:用户评价满 5 条才算进来(注册不满 7 天的账号不算);平均分在 2.5 分及以下,总评降一档。
- 总评四档:还在更新、问题处理好、用的人多 → 推荐;还在更新 → 不错;更新放缓或问题处理差 → 一般;半年以上没更新 → 谨慎。许可证有附加条件、商用受限的,单独提醒,不影响总评。
- 收费软件(ChatGPT、Cursor 这类)没有公开的问题记录,就看 App Store:最近一次更新在 30 天内算「活跃」,半年内算「放缓」,半年以上算「停更」;打分人数 10 万以上算很多,1 万以上算多,1 千以上算一般;评分 4 分以上算好,2.5 分及以下算差,打分不到 100 人不评。再加上用户评价。
收藏数能刷,所以只占一项;更新和问题处理很难刷。数据每天更新,超过两周没更新的不评。
最近更新和热度
- v2026.11.2
- v2026.11.1
- v2026.10.5
GitHub 收藏
78,182 次净增 +10,5602026/10/12—2026/11/102026/11/10 · 78,182 次
查看每日记录
| 日期 | GitHub 收藏(次) |
|---|---|
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| 2026/10/13 | 68,215 |
| 2026/10/14 | 68,539 |
| 2026/10/15 | 69,237 |
| 2026/10/16 | 69,879 |
| 2026/10/17 | 70,371 |
| 2026/10/18 | 70,735 |
| 2026/10/19 | 71,112 |
| 2026/10/20 | 71,515 |
| 2026/10/21 | 71,862 |
| 2026/10/22 | 72,164 |
| 2026/10/23 | 72,537 |
| 2026/10/24 | 72,859 |
| 2026/10/25 | 73,407 |
| 2026/10/26 | 73,910 |
| 2026/10/27 | 74,450 |
| 2026/10/28 | 74,766 |
| 2026/10/29 | 75,395 |
| 2026/10/30 | 75,621 |
| 2026/10/31 | 75,763 |
| 2026/11/01 | 76,119 |
| 2026/11/02 | 76,287 |
| 2026/11/03 | 76,423 |
| 2026/11/04 | 76,728 |
| 2026/11/05 | 76,902 |
| 2026/11/06 | 77,026 |
| 2026/11/07 | 77,199 |
| 2026/11/08 | 77,601 |
| 2026/11/09 | 77,874 |
| 2026/11/10 | 78,182 |
能替代它的
标出的是和 AI Engineering From Scratch 不一样的地方
LLMS From Scratch综合评价:不错专注从零手写类 GPT 模型,不含办事 AI 开发还没人评 · 1 天前更新
Hello Agents综合评价:不错专注于动手搭建办事 AI,不涉及模型底层手写还没人评 · 116 天前更新
AI Engineering Hub综合评价:一般偏重上层工程实战案例,无需从零手写底层机制还没人评 · 9 天前更新
| 软件 | 起步价 | 难不难用 | 中文 | 开源 | 口碑 | 最近更新 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| AI Engineering From Scratch | 免费 | 打开网页就能用 | 有中文界面 | 开源 | 还没人评 | 今天 |
| LLMS From Scratch | — | 要写代码 | 没写明 | 代码公开 | 还没人评 | 1 天前 |
| Hello Agents | — | 打开网页就能用 | 有中文界面 | 代码公开 | 还没人评 | 116 天前 |
| AI Engineering Hub | 免费 | 要写代码 | 没有中文界面 | 开源 | 还没人评 | 9 天前 |
逐项对比AI Engineering From Scratch 对
| AI Engineering From Scratch | LLMS From Scratch | |
|---|---|---|
| 起步价 | 免费 | — |
| 难不难用 | 打开网页就能用 | 要写代码 |
| 中文 | 有中文界面 | 没写明 |
| 开源 | 开源 | 代码公开 |
| 口碑 | 还没人评 | 还没人评 |
| 最近更新 | 今天 | 1 天前 |
标黄的是两款不一样的地方
用户口碑
还没有人点评。用过的话,写下第一条真实体验,帮后来的人少踩坑。
数据来源:GitHub,每天更新,更新时间 2026 年 11 月 10 日。 信息有误?告诉我们。
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