Блокноты AI-инженера: серия Colab без фреймворков — изучаем RAG, агентов и оценки на бесплатном Groq API

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 29 августа 2026 г.🔗 Source
Ad

Репозиторий AI Engineer Notebooks только что вышел — коллекция Colab-ноутбуков, которые проведут вас через весь прикладной LLM-стек без использования фреймворков вроде LangChain или LlamaIndex. Он создан для бэкенд/фулстек-инженеров, переходящих на роли AI-инженера или Forward Deployed Engineer. Все работает на бесплатном Groq API, поэтому кредитная карта не требуется.

Что внутри

Ноутбуки организованы в 12 разделов, начиная с настройки и API моделей, затем переходя к эвалам, RAG, агентам, адаптации, безопасности и обслуживанию. Ключевые моменты:

  • Без фреймворков по дизайну — Вы пишете циклы агентов, RAG-конвейеры и логику оценки из сырых API-вызовов. Цель — понять, что на самом деле делают фреймворки вроде LangChain, прежде чем их использовать.
  • Эвалы как основа — «Измеряй перед настройкой» подчеркивается с раздела 02, и техники оценки возвращаются в каждом последующем разделе.
  • Реальные кейсы — Три сквозных примера: отладка ассистента поддержки в продакшене, сравнение стоимости конвейера и агента, и бенчмарк robustness с red-team.
  • Совместимость с OpenAI — Все паттерны переносятся напрямую на OpenAI и Anthropic заменой базового URL.
Ad

Практические ноутбуки

Каждый ноутбук самодостаточен, устанавливает свои зависимости и читает API-ключи из секретов Colab. Ранние ноутбуки покрывают практические навыки:

  • API моделей — Основы промптинга, структурированный вывод, вызов инструментов, стриминг и бюджетирование контекста.
  • Основы эвалов — Золотые наборы и метрики для начала измерения качества вывода.
  • RAG — Демо из 15 строк, показывающее retrieve → augment → generate, плюс выбор эмбеддингов, гибридный поиск и реранкеры.

Репозиторий (480 звезд, 29 форков) включает 86 коммитов и сопутствующий план перехода на роли FDE/AI-инженера. Это практичный ресурс без хайпа для развития навыков продакшен-уровня в области ИИ.

📖 Читать полный источник: HN AI Agents

Ad

👀 Смотрите также

Клод против GPT для академического письма PhD: Сохранение технического смысла в разделах методов
Гайды

Клод против GPT для академического письма PhD: Сохранение технического смысла в разделах методов

Докторант сравнивает Claude и GPT при доработке статей по компьютерному зрению/совместному проектированию аппаратного обеспечения, обнаружив, что Claude более надежно сохраняет технический смысл и структуру аргументов, тогда как GPT иногда чрезмерно упрощает утверждения.

OpenClawRadar
Практические уроки по инженерии промптов из опыта работы с Claude Code
Гайды

Практические уроки по инженерии промптов из опыта работы с Claude Code

Менеджер проекта делится конкретными техниками, которые улучшили результаты Claude Code: двухфазные промпты, промпты с одной целью и очень специфичные определения ролей.

OpenClawRadar
Принципы написания навыков для Claude Code на основе 159 открытых исходных навыков
Гайды

Принципы написания навыков для Claude Code на основе 159 открытых исходных навыков

Разработчик поделился 10 принципами написания эффективных навыков для Claude Code, основанными на создании и поддержке открытого реестра с 159 навыками. Принципы включают практические подходы, такие как использование папок вместо отдельных файлов, добавление разделов с подводными камнями и реализацию хуков по требованию.

OpenClawRadar
Opus 4.7 испортил 40% запросов; исправлением стало структурирование CLAUDE.md и навыков
Гайды

Opus 4.7 испортил 40% запросов; исправлением стало структурирование CLAUDE.md и навыков

После того как Opus 4.7 ухудшил ~40% промптов в 6 настройках, фракционный руководитель по ИИ исправил это, заменив ad-hoc промпты структурированными файлами Skill, иерархическим CLAUDE.md и отдельными файлами памяти — сократив использование токенов на 22% и количество итераций с 3–4 до 1–2.

OpenClawRadar