Context Engineering Intro
上下文工程入门指南，12K+ stars。Context engineering is the new vibe coding - 让 AI 真正有效工作的方法论
🎯适用场景：上下文工程方法论学习、AI 编程 Prompt 设计最佳实践
📥 收录于 2026/5/12
📊 仓库数据
📈 Stars 变化 ↓6 小时 -1· 统计区间 6/28 18:12 → 6/29 00:15（6 小时）
✅ 优点
- •Context Engineering 系统教程
- •配套示例与模板代码
- •13K+ stars 社区认可
- •开源免费
⚠️ 限制
- •以学习参考为主，非可直接运行的产品
- •需要 Python 环境实践示例
- •方法论需结合具体项目调整
🔗 相关工具
LangGPT
github.com/langgptai/LangGPT
结构化提示词框架项目，致力于让每个人都能成为提示词专家，提供系统化的提示词工程方法论。
🎯结构化提示词工程学习与实践框架
Pezzo
github.com/pezzolabs/pezzo
开源开发者优先的 LLMOps 平台，简化 Prompt 设计、版本管理、协作和交付。
🎯Prompt 设计、版本管理与团队协作
Prompts Chat
github.com/f/prompts.chat
前身是 Awesome ChatGPT Prompts，160,182+ stars。全球最大的社区驱动 Prompt 分享平台，收录数千条高质量 Prompt，覆盖写作、编程、营销、教育等数十个场景。用户可提交、发现、收藏优质 Prompt，是 Prompt Engineering 的实战参考库。AI 时代每个人都需要掌握的「提问艺术」从这里开始。
🎯AI 技术学习与实践教程、提示词工程与优化
JavaGuide
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Java 全栈知识体系，155,084+ stars。涵盖 Java 基础、JVM、并发编程、Spring、MySQL、Redis、计算机基础等核心知识点，并新增 AI Agent 开发实践。是中国最受欢迎的 Java 学习指南，也是理解 AI Agent 如何集成到企业系统的绝佳参考。
🎯AI 技术学习与实践教程
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从零实现 ChatGPT 风格 LLM 的教程，95K+ stars。基于 Sebastian Raschka 的著作《Build a Large Language Model (From Scratch)》，手把手用 PyTorch 实现完整的 GPT 模型
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Web-Dev-For-Beginners
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微软出品的Web开发入门课程,包含24节课、12周学习路径,涵盖CSS、HTML、JavaScript等前端核心技术,适合零基础开发者系统学习。
🎯零基础系统学习Web开发,从HTML/CSS到JavaScript完整路径