Los mejores proyectos open source de Recursos de aprendizaje

Una lista seleccionada, al estilo Awesome, de plataformas, herramientas, modelos y tutoriales para ejecutar modelos de lenguaje grandes en local.

Recopilación seleccionada de estudios sobre investigación científica automatizada con IA a lo largo de todo su ciclo, desde la generación de ideas hasta la difusión.

Guía gratuita escrita por la comunidad para aprender Claude Code en tres niveles, desde la primera sesión hasta ejecuciones desatendidas con varios agentes, con ejercicios prácticos.

Catálogo seleccionado, basado en README, de modelos TTS gratuitos, locales y de código abierto para clonar voces, y de modelos para generar música, con tablas comparativas.

Una guía comunitaria para ejecutar ciclos autónomos de programación con IA usando la metodología Ralph de Geoff Huntley, con especificaciones, planificación y prompts de implementación.

Libro breve de introducción al aprendizaje por refuerzo, con implementaciones en PyTorch de los algoritmos que presenta, desde MC hasta PPO.

Lista seleccionada en Markdown de canales de YouTube en inglés que enseñan programación, desarrollo web, ML, DevOps, seguridad y más.

Serie de tutoriales prácticos para crear agentes de IA desde cero con LLM locales mediante node-llama-cpp, sin usar frameworks.

Recopilación de 151 relatos reales de entrevistas de DevOps, SRE e ingeniería cloud, organizados por empresa.

Tutorial educativo de JavaScript que enseña a crear generación aumentada por recuperación paso a paso con LLM locales y sin API en la nube.

Curso práctico para crear un centro de llamadas con agentes de voz con IA usando FastRTC, Superlinked, Twilio, Opik y Runpod.

Lista seleccionada de plugins comunitarios para DeepSeek Harness (dsh), comprobados para verificar que se instalan y organizados por categoría.

Libro en chino sobre el framework de agentes DeepSeek Harness, basado en pruebas prácticas de su prompt de sistema, configuración de inicio predeterminada y registros de sesión.

Colección de más de 45 consejos prácticos para usar Claude Code, además de un script para la línea de estado y el plugin dx con habilidades de desarrollo cotidianas.

Tutorial gratuito, paso a paso, para crear un agente de IA en Python con LangChain y LangGraph usando proveedores de LLM con planes gratuitos, como Groq y Gemini.

Dos libros gratuitos en línea sobre ingeniería de harness, que analizan cómo Claude Code y Codex mantienen bajo control y hacen responsables a los agentes de programación con IA.

Una lista seleccionada de recursos, patrones y plantillas para diseñar la infraestructura que rodea a los agentes de IA: herramientas, memoria, MCP, permisos, evaluaciones y orquestación.

Tutorial comentado de 12 capítulos para construir y entrenar desde cero, con Python y PyTorch, un modelo de lenguaje GPT al estilo LLaMA.

Índice seleccionado y organizado por empresa de más de 300 artículos de blogs de ingeniería de compañías como Airbnb, Netflix, Uber y Meta.

Repositorio de código complementario del libro AI Agents: The Definitive Guide, con notebooks de Jupyter sobre patrones de agentes, evaluación, memoria, costos y seguridad.