VideoCURTAnleitung
Das Projekt bietet einen praxisnahen Leitfaden für Entwickler, um Full-Stack-KI-Systeme jenseits einfacher Prototypen zu strukturieren, zu testen und produktiv zu betreiben.
Das Tutorial behandelt den Aufbau einer durchgängigen Kundensupport-Automatisierung als Referenzprojekt für Entwickler.
Zusammenfassung von KI erstellt (Gemini 3.8 Flash, 1. November 2026). Sie kann Fehler enthalten – maßgeblich ist die Originalquelle.
Inhaltlich ähnlich, ermittelt über die KI-Suche.
Artikel:learn.datalumina.com
Ein praxisorientierter Leitfaden zeigt den schrittweisen Aufbau eines automatisierten Kundensupport-Systems für E-Commerce. E-Mails aus Gmail werden per Polling abgeholt, durch Anthropic-Modelle klassifiziert und beantwortet sowie in Supabase verwaltet. Der Leitfaden richtet sich an Entwickler mit Python-Erfahrung.
VideoVideo:CURT
Cedric Clyburn erläutert das Berufsbild des AI Engineers im Vergleich zu ML-Forschern und stellt ein dreistufiges Skill-Modell vor, das von Software-Grundlagen über RAG und AI Agents bis hin zu Deployment und Observability reicht.
Link:Dave Ebbelaar
Der GenAI Accelerator von Datalumina ist ein sechswöchiger Selbstlernkurs für Entwickler und Datenexperten. Er vermittelt den Weg von Prototypen zu produktionsreifen KI-Systemen anhand praxiserprobter Architekturmuster, APIs, RAG, Evals und Deployment.
Repository:ShenSeanChen/launch-DeepResearch-Backend
launch-DeepResearch-Backend ist ein Open-Source-FastAPI-Dienst, der autonome Deep-Research-Workflows über LangGraph und verschiedene Sprachmodelle bereitstellt. Das Projekt dient als Backend-Vorlage für die Cloud-Bereitstellung auf GCP Cloud Run und lässt sich mit einem separaten Frontend koppeln.
88SternePython
Link:Alan & Daniel
The AI Automators ist eine Bildungs- und Community-Plattform von Alan und Daniel, die praxisnahe Entwicklung von KI-Agenten und RAG-Architekturen vermittelt.
Repository:ShenSeanChen/launch-rag
Das Open-Source-Projekt launch-rag stellt ein kompaktes FastAPI-Backend für Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit pgvector auf Supabase bereit. Es dient als Lernbeispiel und Vorlage zur schnellen Anbindung an Frontend-Frameworks wie Next.js.
104SternePython
Dieser Inhalt wurde teilweise mithilfe von KI erstellt.
