24
// 项目简介
AI Engineering from Scratch 是一个包含 320 小时的综合课程，引导学生从基础的线性代数学习到构建自主智能体集群。该课程强调 AI-native 的学习方法，学生在 20 个不同的阶段中使用 AI coding agents 来测试知识并构建可复用的工具。通过使用 Python、TypeScript、Rust 和 Julia 进行开发，学习者可以建立一个包含 prompts、技能和 agents 的专业作品集，并将其部署到实际环境中。
// 技术分析
AI Engineering from Scratch 是一个全面的 AI 原生教育平台，旨在弥合理论 AI 知识与专业工程能力之间的差距。通过强调“从零构建”的理念，该项目要求学习者在利用成熟框架之前，先使用 Python、TypeScript、Rust 和 Julia 实现核心算法，从而确保深厚的技术直觉。课程结构独特，采用交互式、AI 代理辅助的学习旅程，每节课都会产出一个切实可用的成果，如 prompt、skill、agent 或 MCP server，有效地将学习过程转化为生产就绪的工具包。
// 核心亮点
01
提供涵盖 Python、TypeScript、Rust 和 Julia 的多语言学习环境，以拓宽工程通用性。
02
具备 AI 原生设计，学生可以使用 Claude Code 等编码代理来测试进度并获得个性化的学习路径。
03
确保每节课都能产出可重用的成果，例如自定义 prompt、agent 或 MCP server，以便立即进行专业应用。
04
包含内置的 '/find-your-level' skill，通过 10 道测试题将现有知识映射到特定的起始阶段。
05
提供包含 20 个阶段、283 节以上课程的庞大结构化课程体系，涵盖从基础线性代数到复杂的自主代理集群。
06
优先考虑深度理解，要求学生在引入 PyTorch 或 JAX 等框架之前，先从第一性原理出发构建神经网络和算法。
// 典型使用场景
01
构建可复用的 AI 工具、prompts 和 agents 作品集
02
在学习框架之前通过动手实践掌握 AI 概念
03
将 AI-native 学习与 Claude Code 等 coding agents 集成以进行技能测试
// 快速开始
要开始学习，请访问官方网站 aiengineeringfromscratch.com 浏览完整的课程目录和路线图。您可以按照 Phase 0 中的说明设置开发环境，或者如果您正在使用 AI 编码代理，可以使用 '/find-your-level' skill 来评估您当前的专业水平并生成个性化的学习路径。