精选资料索引
更新时间:2026-03-17。 说明:以官方文档、权威机构与高质量论文为主,不追求"链接数量",追求可执行价值。
一、平台官方最佳实践
OpenAI
| 资源 | 链接 | 关键主题 |
|---|---|---|
| Prompt Engineering | https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-engineering | 提示词设计、最佳实践 |
| Reasoning Best Practices | https://developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning-best-practices | 推理模型使用 |
| Structured Outputs | https://developers.openai.com/api/docs/guides/structured-outputs | JSON Schema 输出 |
| Safety Best Practices | https://developers.openai.com/api/docs/guides/safety-best-practices | 安全防护 |
| Production Best Practices | https://developers.openai.com/api/docs/guides/production-best-practices | 生产部署 |
| Evals Guide | https://developers.openai.com/api/docs/guides/evals | 评测体系 |
| Evals Cookbook | https://developers.openai.com/cookbook/examples/evaluation/getting_started_with_openai_evals | 评测示例 |
Anthropic
| 资源 | 链接 | 关键主题 |
|---|---|---|
| Prompt Engineering Overview | https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/overview | 提示词概述 |
| Prompting Best Practices | https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/claude-prompting-best-practices | 最佳实践 |
| Building Agents | https://claude.com/blog/building-agents-with-the-claude-agent-sdk | Agent 构建 |
Google
| 资源 | 链接 | 关键主题 |
|---|---|---|
| Prompting Strategies | https://ai.google.dev/gemini-api/docs/prompting-strategies | 提示策略 |
| Function Calling | https://ai.google.dev/gemini-api/docs/function-calling | 函数调用 |
| Long Context | https://ai.google.dev/gemini-api/docs/long-context | 长上下文 |
| LearnLM | https://ai.google.dev/gemini-api/docs/learnlm | 学习增强 |
二、安全与治理
OWASP
| 资源 | 链接 | 关键主题 |
|---|---|---|
| LLM Top 10 v1.1 | https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/ | LLM 安全威胁 Top 10 |
OWASP LLM Top 10 清单:
| 排名 | 威胁 | 说明 |
|---|---|---|
| LLM01 | Prompt Injection | 提示词注入 |
| LLM02 | Insecure Output Handling | 不安全的输出处理 |
| LLM03 | Training Data Poisoning | 训练数据污染 |
| LLM04 | Model Denial of Service | 模型拒绝服务 |
| LLM05 | Supply Chain Vulnerabilities | 供应链漏洞 |
| LLM06 | Sensitive Information Disclosure | 敏感信息泄露 |
| LLM07 | Insecure Plugin Design | 不安全的插件设计 |
| LLM08 | Excessive Agency | 过度代理 |
| LLM09 | Overreliance | 过度依赖 |
| LLM10 | Model Theft | 模型窃取 |
NIST
| 资源 | 链接 | 关键主题 |
|---|---|---|
| AI Risk Management Framework | https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework | AI 风险管理框架 |
| GenAI Profile | https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework/generative-artificial-intelligence | 生成式 AI 风险 |
NIST AI RMF 核心功能:
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ GOVERN(治理) │
│ 建立 AI 风险管理文化、流程和组织架构 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
┌──────────────────────┼──────────────────────┐
│ │ │
▼ ▼ ▼
┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ MAP │ │ MEASURE │ │ MANAGE │
│ 映射 │ │ 度量 │ │ 管理 │
├─────────────┤ ├─────────────┤ ├─────────────┤
│ 识别风险 │ │ 评估风险 │ │ 处理风险 │
│ 分析影响 │ │ 监控风险 │ │ 持续改进 │
│ 确定优先级 │ │ 报告风险 │ │ 文档记录 │
└─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘EU AI Act
| 资源 | 链接 | 关键主题 |
|---|---|---|
| Regulatory Framework | https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai | 欧盟 AI 法规 |
EU AI Act 时间线:
| 日期 | 里程碑 |
|---|---|
| 2024-08-01 | AI Act 生效 |
| 2025-02-02 | 首批条款适用 |
| 2025-08-02 | GPAI 与治理义务适用 |
| 2026-08-02 | 多数高风险规则适用 |
| 2027-08-02 | 部分嵌入式高风险系统延后适用 |
三、学习与教育(AI + Learning Science)
学习科学基础
| 资源 | 链接 | 关键主题 |
|---|---|---|
| Dunlosky et al. (2013) | https://www.psychologicalscience.org/publications/journals/pspi/learning-techniques.html | 学习技术综述 |
| UNESCO GenAI Guidance | https://www.unesco.org/en/articles/guidance-generative-ai-education-and-research | 教育中的生成式 AI |
高效学习技术(按效果排序):
| 技术 | 效果等级 | 说明 |
|---|---|---|
| Practice Testing | 高 | 练习测试 |
| Distributed Practice | 高 | 分布式学习 |
| Interleaved Practice | 中 | 交叉练习 |
| Elaborative Interrogation | 中 | 精细追问 |
| Self-Explanation | 中 | 自我解释 |
AI 辅助学习
| 资源 | 链接 | 关键主题 |
|---|---|---|
| ChatGPT Study Mode | https://help.openai.com/en/articles/11780217-chatgpt-study-mode-faq | 学习模式 |
| ChatGPT Release Notes | https://help.openai.com/en/articles/6825453-chatgpt-release-notes | 更新记录 |
| Google LearnLM | https://ai.google.dev/gemini-api/docs/learnlm | 学习增强模型 |
| Nature AI Tutoring RCT | https://www.nature.com/articles/s41598-025-97652-6 | AI 辅导研究 |
四、关键研究论文(方法论底座)
RAG 相关
| 论文 | 链接 | 关键贡献 |
|---|---|---|
| Retrieval-Augmented Generation | https://arxiv.org/abs/2005.11401 | RAG 原始论文 |
| Self-RAG | https://arxiv.org/abs/2310.11511 | 自适应检索 |
| Corrective RAG | https://arxiv.org/abs/2401.15884 | 纠正性检索 |
提示工程
| 论文 | 链接 | 关键贡献 |
|---|---|---|
| Chain-of-Thought | https://arxiv.org/abs/2201.11903 | 思维链 |
| Self-Consistency | https://arxiv.org/abs/2203.11171 | 自一致性 |
| Tree of Thoughts | https://arxiv.org/abs/2305.10601 | 思维树 |
Agent 相关
| 论文 | 链接 | 关键贡献 |
|---|---|---|
| ReAct | https://arxiv.org/abs/2210.03629 | 推理+行动 |
| Toolformer | https://arxiv.org/abs/2302.04761 | 工具学习 |
| AutoGPT | https://arxiv.org/abs/2306.02224 | 自主 Agent |
五、怎么用这份索引
按阶段使用
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阶段 1:建立工程底座
└── 先从"平台官方最佳实践"开始
└── OpenAI Prompt Engineering
└── Anthropic Prompting Best Practices
└── Google Prompting Strategies
阶段 2:建立安全门禁
└── 把"安全与治理"映射成发布门禁
└── OWASP LLM Top 10
└── NIST AI RMF
└── EU AI Act 时间线
阶段 3:建立学习流程
└── 将"学习与教育"方法迁移到团队
└── 学习科学基础
└── AI 辅助学习
└── 研究论文跟踪
阶段 4:持续更新
└── 每周按每周更新清单维护文档新鲜度按周维护
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# 每周更新清单
## 周一:检查官方文档更新
- [ ] OpenAI 文档更新
- [ ] Anthropic 文档更新
- [ ] Google 文档更新
## 周二:检查安全法规更新
- [ ] OWASP 更新
- [ ] NIST 更新
- [ ] EU AI Act 更新
## 周三:检查研究论文
- [ ] arXiv 相关论文
- [ ] 会议论文
## 周四:检查工具更新
- [ ] 评测工具
- [ ] 安全工具
## 周五:更新本地文档
- [ ] 同步更新
- [ ] 团队通知六、按角色快速查阅
开发者优先读
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必读:
1. Prompt Engineering (OpenAI/Anthropic/Google)
2. Structured Outputs
3. Evals Guide
4. Production Best Practices
5. RAG / ReAct 论文
选读:
- Function Calling
- Safety Best Practices
- OWASP LLM Top 10产品经理优先读
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必读:
1. Evals Guide 与评测案例
2. Safety Best Practices
3. OWASP LLM Top 10
4. NIST AI RMF
5. EU AI Act 时间线
选读:
- Prompt Engineering
- Production Best Practices
- 学习科学基础运维优先读
markdown
必读:
1. Production Best Practices
2. Safety Best Practices
3. OWASP LLM Top 10
选读:
- Structured Outputs
- Function Calling七、Agent 工程专题资料
八、OpenClaw 专题资料
九、GitHub 精选资源汇总
更新时间:2026-03-17
Claude Cookbooks (Anthropic)
Anthropic 官方代码示例和指南,帮助开发者使用 Claude 构建 AI 应用。
| 分类 | 内容 |
|---|---|
| Capabilities | 分类、RAG、摘要 |
| Tool Use | 客服代理、计算器集成、SQL 查询 |
| Third-Party | Pinecone RAG、Wikipedia 搜索、Voyage AI 嵌入、Web 页面读取 |
| Multimodal | 图像入门、视觉最佳实践、图表解读、表单提取 |
| Advanced | Sub-agents、PDF 上传、自动评测、JSON 模式、内容审核、Prompt 缓存 |
| Latest | Site Reliability Agent、Context Compaction |
链接: github.com/anthropics/claude-cookbooks
OpenAI Cookbook
OpenAI 官方代码示例和最佳实践指南,涵盖 API 使用的各个方面。
最新更新:
- 5.4 Vision Cookbook - 视觉能力开发指南
- Sora Cookbook - 视频生成 API 使用指南
- Codex Prompting Guide - 代码生成最佳实践
- Runtime Containment Cookbook - 多 Agent 工作流预算执行与熔断器
- Realtime Evals/Types - 实时评测工具
链接: cookbook.openai.com | GitHub
Awesome Cursor Rules
Cursor AI 编辑器的 .cursorrules 配置文件模板集合,帮助定制 AI 行为。
主要分类:
- 前端框架: Next.js, React, Vue, Angular, Svelte, Solid.js, Qwik, Astro
- 后端框架: Django, Flask, Laravel, Rails, Go Fiber, Elixir Phoenix
- 数据库: MongoDB, PostgreSQL, Supabase, Convex
- 样式: Tailwind CSS, Material UI
- 语言: TypeScript, Go, Elixir, Kotlin, Java
链接: github.com/PatrickJS/awesome-cursorrules
Awesome ChatGPT
ChatGPT 相关资源、工具和应用汇总。
主要分类:
- 桌面应用: macOS, Windows, Linux 原生应用
- Web 应用: 自托管和托管方案 (TypingMind, ChatKit 等)
- 浏览器扩展: ChatGPT for Google, WebChatGPT 等
- CLI 工具: Assistant CLI, SearchGPT 等
- 集成: API 包装、机器人框架
链接: github.com/sindresorhus/awesome-chatgpt
Awesome AI Agents (e2b-dev)
AI Agent 框架、工具和项目汇总,分为开源和闭源两部分。
开源项目精选:
| 项目 | 描述 |
|---|---|
| AutoGen | 微软多 Agent 框架 |
| CrewAI | 角色 Agent 编排框架 |
| LangGraph | LangChain Agent 图框架 |
| AgentGPT | 无代码 AutoGPT 版本 |
| Aider | 命令行代码编辑 Agent |
| MetaGPT | 多 Agent 软件开发框架 |
| OpenClaw | 开源个人 AI Agent 框架 |
| Pipecat | 语音/多模态对话 AI 框架 |
链接: github.com/e2b-dev/awesome-ai-agents
Awesome AI Tools (mahseema)
AI 工具和 LLM 资源汇总,涵盖文本、代码、图像、视频、音频等领域。
主要分类:
- 文本/聊天: ChatGPT, Claude, Gemini, Character.AI, DeepSeek
- 代码: AI 编程助手、代码生成工具
- 图像: Stable Diffusion, Midjourney, DALL-E 相关工具
- 视频: 视频生成和编辑 AI
- 音频: 语音克隆、音乐生成
- 营销: AI 营销工具
- 学习资源: 教程、课程
链接: github.com/mahseema/awesome-ai-tools
Awesome Agents (kyrolabs)
开源 AI Agent 构建工具和产品汇总,专注于 Agent 开发。
框架精选:
| 框架 | 特点 |
|---|---|
| LangChain | 最流行的 LLM 应用框架 |
| LlamaIndex | 数据连接和 RAG |
| Semantic Kernel | 微软 C# SDK |
| AutoGen | 微软多 Agent 框架 |
| CrewAI | 角色 Agent 编排 |
| Swarm | OpenAI 轻量多 Agent 框架 |
| Mastra | TypeScript Agent 框架 |
| OpenClaw | 开源个人 AI Agent |
| VoltAgent | TypeScript Agent 框架 |
| PraisonAI | 生产级多 Agent 框架 |
测试与评测:
- Voice Lab - 语音 Agent 测试框架
- Open-RAG-Eval - RAG 评测框架
- Arize-Phoenix - Agent 可观测性
链接: github.com/kyrolabs/awesome-agents
失效链接记录
以下仓库链接已失效,建议寻找替代资源:
| 仓库 | 状态 | 备注 |
|---|---|---|
| jtmuller5/awesome-ai-software-engineering | 404 | 仓库可能已删除或更名 |
十、官方博客订阅
| 来源 | 链接 | 更新频率 |
|---|---|---|
| Anthropic News | https://www.anthropic.com/news | 每周数次 |
| OpenAI Blog | https://openai.com/blog | 每周数次 |
| Hugging Face Blog | https://huggingface.co/blog | 每天 |
| Google AI Blog | https://blog.google/technology/ai/ | 每周数次 |
| arXiv CS.AI | https://arxiv.org/list/cs.AI/recent | 每天 |
