Os melhores projetos open source de Recursos de aprendizado

Uma lista selecionada no estilo Awesome de plataformas, ferramentas, modelos e tutoriais para executar LLMs localmente.

Seleção de pesquisas e artigos sobre automação da pesquisa científica com IA em todo o ciclo, da geração de ideias à divulgação.

Guia gratuito e escrito pela comunidade sobre o Claude Code, dividido em três níveis, da primeira sessão a execuções multiagente sem supervisão, com exercícios práticos.

Lista selecionada, baseada em README, de modelos gratuitos, locais e de código aberto para clonagem de voz e geração de música, com tabelas comparativas.

Um guia comunitário para executar ciclos autônomos de programação com IA usando a metodologia Ralph, de Geoff Huntley, abrangendo especificações, planejamento e prompts de implementação.

Um livro introdutório e conciso sobre aprendizado por reforço, com implementações em PyTorch dos algoritmos abordados, de MC a PPO.

Uma lista curada em Markdown de canais do YouTube em inglês que ensinam programação, web, ML, DevOps, segurança e muito mais.

Série de tutoriais práticos para criar agentes de IA do zero com LLMs locais via node-llama-cpp, sem usar frameworks.

Uma coleção de 151 relatos reais de entrevistas em DevOps, SRE e engenharia de cloud, organizados por empresa.

Tutorial educacional em JavaScript que ensina a criar RAG passo a passo com LLMs locais e sem APIs na nuvem.

Curso prático para criar uma central de atendimento telefônico com agentes de voz de IA usando FastRTC, Superlinked, Twilio, Opik e Runpod.

Lista selecionada de plugins da comunidade para DeepSeek Harness (dsh), organizada por categoria e com instalação verificada.

Livro em chinês que documenta o framework de agentes DeepSeek Harness com base em testes práticos do prompt de sistema, da configuração padrão de inicialização e de logs de sessão.

Coleção com mais de 45 dicas práticas para usar o Claude Code, além de um script de status line e o plugin dx com habilidades para o dia a dia de desenvolvimento.

Tutorial gratuito e passo a passo para criar um agente de IA em Python com LangChain e LangGraph, usando provedores de LLM com planos gratuitos, como Groq e Gemini.

Dois livros gratuitos e online sobre engenharia de harnesses, que analisam como Claude Code e Codex mantêm agentes de programação com IA sob controle e responsáveis.

Uma lista Awesome selecionada de recursos, padrões e templates para projetar a estrutura de suporte a agentes de IA: ferramentas, memória, MCP, permissões, avaliações e orquestração.

Tutorial comentado em 12 capítulos que ensina a criar e treinar do zero, em Python e PyTorch, um modelo de linguagem GPT no estilo LLaMA.

Índice curado e categorizado com mais de 300 artigos de engenharia de empresas como Airbnb, Netflix, Uber e Meta, organizados por empresa.

Repositório de código complementar ao livro AI Agents: The Definitive Guide, com notebooks Jupyter sobre padrões de agentes, avaliação, memória, custos e segurança.