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AI-Compass

AI-Compass将为你和社区提供在AI技术海洋中航行的方向与指引。无论你是刚踏入AI领域的初学者，还是寻求技术突破的进阶开发者，都能在这里找到通往AI各大技术方向的清晰路径和实践指南。作为一个全面覆盖人工智能技术栈的综合性开源项目，AI-Compass 不仅仅是一个简单的资源收集库，更是一个经过精心策划和系统化组织的AI学习生态系统。

我们深度整合了从基础理论到前沿应用的完整知识体系，涵盖大语言模型、多模态AI、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、强化学习等核心技术领域，以及RAG、Agent、GraphRAG等前沿应用架构。项目还包含了丰富的工程实践资源，从模型训练、推理部署到产品化落地的全流程技术指南，帮助开发者构建从概念验证到商业化应用的完整技术能力。

🎫 AI Compass知识星球优惠券

一句话交给 Coding Agent 安装

如果你在用 Claude Code、Codex、Cursor、Windsurf 或其他 Coding Agent，直接把下面这句话发给它：

如果本机还没有 AI-Compass，请先 clone https://github.com/tingaicompass/AI-Compass.git，然后按照 https://raw.githubusercontent.com/tingaicompass/AI-Compass/main/Install.md 把它安装为我本机 Codex 和 Claude Code 都能使用的本地知识库 Skill。完成后告诉我安装路径、验证结果，以及是否需要重启客户端。

🤖 作为知识库使用： 这条提示词会让 Coding Agent 按需克隆仓库、执行根目录安装脚本并验证软链接；之后你可以直接询问 AI 技术、模型、项目和每周更新。

目录

• 🎯 项目定位
• 📮 资源收录申请
• 🧩 模块介绍
  • ✍️ 博客模块
  • 💻 Code模块
  • 📚 基础知识模块
  • 🔧 技术框架模块
  • 🚀 应用实践模块
  • 💼 产品与工具模块
  • 📖 学习资源模块
  • 🌐 社区与平台模块
  • 🏢 企业开源模块
• 🌐 未来愿景(含星球优惠券)
• Star History

链接🔗：均支持跳转👈

🎯 项目定位：

AI-Compass 致力于构建最全面、最实用、最前沿的AI技术学习和实践生态，通过九大核心模块的系统化组织，为不同层次的学习者和开发者提供从入门到精通的完整学习路径。

📋 核心模块架构：

• ✍️ 博客模块：沉淀体系化技术文章，当前覆盖 Python 基础、算法题解与编程能力提升，后续会持续更新 LLM 相关指南、面试技巧与面试题、企业级逻辑项目讲解等内容
• 💻 Code模块：提供可运行的 AI 实战代码与 Demo，当前包含 RAG 等工程样例，后续会持续补充更多项目实战代码，便于直接调试、复用，以及让 AI 做代码级问答与项目拆解
• 🧠 基础知识模块：作为入门与选型入口，整合AI导航工具、Prompt工程、LLM测评榜、语言大模型与多模态大模型资源
• ⚙️ 技术框架模块：包含Embedding模型、训练框架、推理部署、评估框架、RLHF等技术栈
• 🚀 应用实践模块：聚焦RAG+workflow、Agent、GraphRAG、MCP+A2A等前沿应用架构
• 🛠️ 产品与工具模块：整合AI应用、AI产品、竞赛资源等实战内容
• 📖 学习资源模块：汇聚学习平台、精选文章、学术工具、面试资源与常用软件，补齐系统化成长路径
• 🏢 企业开源模块：汇集华为、腾讯、阿里、百度飞桨、Datawhale等企业级开源资源
• 🌐 社区与平台模块：提供学习平台、技术文章、社区论坛等生态资源

📚 适用人群：

• AI初学者：提供系统化的学习路径和基础知识体系，快速建立AI技术认知框架
• 技术开发者：深度技术资源和工程实践指南，提升AI项目开发和部署能力
• 产品经理：AI产品设计方法论和市场案例分析，掌握AI产品化策略
• 研究人员：前沿技术趋势和学术资源，拓展AI应用研究边界
• 企业团队：完整的AI技术选型和落地方案，加速企业AI转型进程
• 求职者：全面的面试准备资源和项目实战经验，提升AI领域竞争力

📮 资源收录申请

如果你有 AI 工具、开源项目、模型服务、学习资料、技术文章或社区平台希望被 AI-Compass 收录，欢迎通过 GitHub Issue 提交。为了方便维护者快速判断分类、有效性和适合的落点，请尽量按下面格式提供信息：

标题：资源收录申请：工具或项目名称

工具名称：
官网链接：
所属分类：
一句话简介：
核心特性：
- 核心能力 1
- 核心能力 2
- 核心能力 3
适用人群/场景：
是否开源/免费/付费：
相关补充链接：
提交人备注：

收录时会优先考虑信息完整、链接稳定、与 AI 学习/开发/应用实践强相关的资源。商业工具也可以提交，但请明确说明定价、免费额度或试用方式；项目不会做付费排名，维护者会根据内容质量、可用性和社区价值进行整理。