# 我添加了 48 个免费的从零构建 AI 工程项目，其中每个由你编写的阶段都会由一个评分器进行检查 [P]

我在维护 **AI Engineering from Scratch** —— 一个发布在 GitHub 上、采用 MIT 许可证的课程体系。到目前为止，它一直只是课程内容。我刚刚新增了 **Projects（项目）** 板块，因为阅读一个 agent loop 的原理，和亲手构建一个能通过自身测试的 agent loop，是两种不同的技能。每个项目最终都会产出一个你真正可以运行的工具。以下是其中一些： - **Tiny Coding Agent（Python）**：一个有边界的循环，在一次性的工作区中应用精确补丁，并通过一条被允许的命令运行真实的测试 - **Research Report Agent（Rust、Python、TypeScript）**：BM25 检索、带偏移量的片段抽取、论断核验，以及一份带有脚注和完整追溯链的 HTML 报告 - **LLM Gateway With Fallbacks（Go）** - **Tool Call Firewall（Rust）** - **Persistent Memory Server（TypeScript、Rust）** - **Local Model Evaluation Harness（Python）**：准确率与校准度记分卡 - **PR Review Reporter**：生成 SARIF 输出，可以直接放进 CI 中 **一个项目是如何运作的** ```bash python3 scripts/project_test.py tiny-coding-agent --init my-agent python3 scripts/project_test.py tiny-coding-agent --stage 1 --path my-agent ``` 在你动手实现之前，Stage 1 会以 `not implemented yet: safe_path` 的信息失败。每个阶段至少包含五个测试，而且评分器会重新运行之前的所有阶段，因此在第 4 阶段做的修改不可能悄悄破坏第 1 阶段。 如果你想要引导，可以在 Claude Code 中使用 `/build-project <id>`（或在 Codex 中使用 build-project 技能），它会一次一个阶段地辅导你。 **当前状态** - 48 个项目已就绪，52 个在路线图上，覆盖 5 个层级（从 Starter 到 Frontier） - 196 个带评分的阶段 - Python、TypeScript、Rust 和 Go - 核心测试使用本地 fixtures，无需任何 API key - 大多数项目大约需要 8 小时；research agent 接近 20 小时 **边界与限制，以免让人感到意外** 结业证书由你本地评分器的报告自我声明，没有监考。评测分数描述的是已发布的 fixtures，而非生产环境表现。沙盒项目规划的是隔离策略，并不提供操作系统级别的隔离。 **社区项目是开放的** 复制 `projects/_template`，编写 4 到 8 个阶段、每个阶段 5 个可以离线运行的测试，然后提交一个 PR。你的名字和 GitHub 用户名会保留在项目清单中。我会以学习者的身份，从最初的几个阶段开始审阅。 **我最希望听到的两点反馈**：哪个阶段让你觉得太大或太小；以及在计划中的 52 个项目里，你希望优先构建哪一个。 - 仓库：https://github.com/rohitg00/ai-engineering-from-scratch - 项目页面：https://aiengineeringfromscratch.com/projects