AIGuide

AI 应用开发、AI 编程实战与面试指南，涵盖 LLM、Agent、RAG、MCP、Claude Code、Codex 等核心技术与工程实践。

#ai#ai-agents#claude-code#codex#context-engineering#cursor#golang#graphrag#java#llm#mcp#prompt-engineering#rag

Install

git clone https://github.com/Snailclimb/AIGuide.git

Auto-generated from the repo's primary language — check the repo's own README for its exact install instructions.

Claude Desktop config

A starting point for your claude_desktop_config.json (auto-generated — the repo's README may specify a published package name or required env vars):

{
  "mcpServers": {
    "aiguide": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "github:Snailclimb/AIGuide"
      ]
    }
  }
}

From the README

你好，我是 [JavaGuide](https://javaguide.cn/) 的作者。最近这段时间，我一直在补 AI 应用开发、AI 编程实战和 AI 面试这几块内容。这份开源指南写给所有想系统学习 **AI 应用开发与 AI 工程化落地** 的同学：后端、前端、测试、架构师、技术管理者、产品技术同学都可以看。你不需要先转算法岗，也不需要一上来就啃训练框架和论文公式；这里重点放在 LLM、Agent、RAG、MCP、Prompt、评测、系统设计、Claude Code、Codex 这些做应用时会真正用到的东西。如果你本来是 Java / Go 后端，会更容易把高并发、缓存、数据库、消息队列、可观测性这些经验迁移过来；如果你是前端、测试或产品技术方向，也可以从 Prompt、RAG、Agent、AI Coding、评测和系统设计切入，理解一个 AI 功能从 Demo 到上线到底要补哪些环节。 - **项目地址**： - **在线阅读**： - **AI 编程专题**：目前每篇文章都会尽量配上真实工程场景、关键参数、踩坑点和图解。内容还在持续更新，有帮助的话欢迎 Star，也欢迎提 Issue 一起补充。发布之后，收到了不少读者朋友的反馈和推荐。感谢大家，我会继续维护。如果你是第一次系统学 AI 应用开发，建议按这个顺序走： 1. 先看 **大模型基础**：…

Read full README on GitHub →

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