AI Engineering Hub: когда 93 проекта — это не хаос, а система

Помните то ощущение, когда хочешь попробовать что-то с LLM, но не знаешь, с чего начать? Открываешь документацию — там либо “Hello World” на три строчки, либо production-ready монстр, для которого нужна команда.

Именно эту проблему решает AI Engineering Hub — репозиторий, который собрал 93 готовых проекта по работе с ИИ. И знаете, что меня зацепило? Это не очередная свалка туториалов. Это реально продуманная система, где каждый проект — ступенька.

Не все проекты одинаково полезны, но не здесь

Обычно GitHub-репозитории с примерами делятся на два типа. Первые — это академические упражнения, которые работают только на учебном датасете. Вторые — enterprise-решения, где половину зависимостей уже deprecated.

AI Engineering Hub нашел золотую середину. Проекты разделены на три уровня сложности, и это не формальность. Beginner — это действительно для начинающих. LaTeX OCR с Llama, простой RAG на LlamaIndex, чат-интерфейс с Gemma. Вещи, которые можно поднять локально за полчаса и сразу увидеть результат.

Intermediate — здесь уже интереснее. Мультиагентные системы, voice-боты в реальном времени, RAG с веб-поиском как fallback. То есть те самые кейсы, которые встречаются в продакшене, но в упрощенной форме. Можно взять за основу и доработать под свои нужды.

А Advanced… тут уже файн-тюнинг DeepSeek, написание трансформеров с нуля и полноценный клон NotebookLM. Проекты, которые заставляют почесать затылок. В хорошем смысле.

MCP, о котором все говорят

Отдельная любовь — секция по Model Context Protocol. Это новый стандарт от Anthropic для работы с контекстом моделей, и пока большинство только обсуждает его в твиттере, здесь уже 15 рабочих примеров.

Хотите MCP-сервер для глубокого веб-поиска в Cursor? Есть. RAG через MCP? Пожалуйста. Даже voice-агент с Firecrawl и Supabase через MCP — всё это уже реализовано и готово к запуску.

Я попробовал парочку — работает. Причем код достаточно чистый, чтобы понять, что там происходит, но не настолько упрощенный, чтобы быть игрушкой.

Не только код

Что еще подкупает — это не просто набор скриптов. Репозиторий включает AI Engineering Roadmap, который показывает весь путь от Python до production-систем. Есть туториалы по RAG, агентам, мультимодальности.

Плюс разделы по сравнению моделей — Llama 4 vs DeepSeek-R1, Qwen3 vs DeepSeek-R1, Claude Code vs O3. Когда выбираешь модель для проекта, такие бенчмарки дороже золота. Особенно если они на реальных задачах, а не на искусственных датасетах.

И да, там есть проекты с CrewAI, AutoGen, LlamaIndex, Langchain — всё, что сейчас на слуху в AI-комьюнити. Не нужно искать примеры по отдельности, всё в одном месте.

Кому это нужно?

Если честно, всем, кто работает или планирует работать с LLM.

Новичок? Начинай с beginner-проектов, запускай локально, смотри, как оно работает. Через неделю уже будешь понимать, что такое RAG и почему все о нем говорят.

Мидл с опытом? Промежуточные проекты дадут идеи для рабочих задач. Часто достаточно взять готовый пример, заменить модель и датасет — и вот у тебя уже прототип для стартапа.

Сеньор? Advanced-секция покажет, как решать сложные задачи — от файн-тюнинга до построения reasoning-моделей. Плюс можно контрибьютить — репозиторий открыт для пулл-реквестов.

Что в итоге?

AI Engineering Hub — это та редкая вещь, которая экономит недели гугления и экспериментов. Проекты рабочие, код понятный, примеры актуальные.

Конечно, не всё идеально. Где-то можно было бы добавить больше комментариев, где-то — примеры использования. Но это уже придирки. Главное — репозиторий живой, регулярно обновляется, и комьюнити активное.

Если вы хоть раз думали “было бы классно попробовать сделать агента / RAG / OCR / что угодно с LLM, но лень разбираться с нуля” — это отличный вариант.