Awesome Prompt Engineering
by PromptSlab (community) GPT-4, Claude, Gemini, Llama, любые LLM
Skill
AI Assistants
Open Source
Самый полный curated-список ресурсов по prompt engineering: статьи, видео, репозитории, датасеты, инструменты. Систематизированный гайд по всем современным техникам. Содержит: - Введение и базовые принципы PE - Chain-of-Thought, Tree-of-Thought, ReAct - Автоматизация промптов (APE, OPRO) - Датасеты для оценки промптов - Инструменты: Promptfoo, PromptLayer, LangSmith - Исследовательские статьи с ссылками - Промпты для конкретных задач (code, math, reasoning)
Установка
# Просмотр онлайн: # https://github.com/promptslab/Awesome-Prompt-Engineering # Клонировать: git clone https://github.com/promptslab/Awesome-Prompt-Engineering # Использование: читать README.md, применять техники # в CLAUDE.md, системных промптах или напрямую в запросах
переведено ИИ
Отличные техники промптинга 🧙♂️
Тщательно подобранная коллекция ресурсов по инженерии промптов и инженерии контекста — включая статьи, инструменты, модели, API, бенчмарки, курсы и сообщества для работы с большими языковыми моделями.
https://promptslab.github.io
---
## 🚀 Начните здесь
Новичок в инженерии промптов? Следуйте этому пути:
1. **Изучите основы** → [Инженерия промптов для ChatGPT для разработчиков](https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/) (бесплатно, ~90 мин)
2. **Прочитайте руководство** → [Руководство по инженерии промптов от DAIR.AI](https://www.promptingguide.ai/) (открытый исходный код, исчерпывающее)
3. **Изучите документацию поставщиков** → [Руководство по инженерии промптов от OpenAI](https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering) · [Руководство по инженерии промптов от Anthropic](https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview)
4. **Поймите направление развития области** → [Anthropic: Эффективная инженерия контекста для ИИ-агентов](https://www.anthropic.com/engineering/effective-context-engineering-for-ai-agents)
5. **Прочитайте исследования** → [The Prompt Report](https://arxiv.org/abs/2406.06608) — таксономия 58+ техник промптинга из 1,500+ статей
---
## Содержание
- [Статьи](#articles)
- [Основные обзоры](#major-surveys)
- [Оптимизация промптов и автоматический промптинг](#prompt-optimization-and-automatic-prompting)
- [Сжатие промптов](#prompt-compression)
- [Достижения в рассуждениях](#reasoning-advances)
- [Обучение в контексте](#in-context-learning)
- [Агентный промптинг и мультиагентные системы](#agentic-prompting-and-multi-agent-systems)
- [Мультимодальный промптинг](#multimodal-prompting)
- [Структурированный вывод и управление форматом](#structured-output-and-format-control)
- [Инъекция промптов и безопасность](#prompt-injection-and-security)
- [Применения инженерии промптов](#applications-of-prompt-engineering)
- [Генерация из текста в изображение](#text-to-image-generation)
- [Генерация из текста в музыку/аудио](#text-to-musicaudio-generation)
- [Фундаментальные статьи (до 2024)](#foundational-papers-pre-2024)
- [Инструменты и код](#tools-and-code)
- [Управление и тестирование промптов](#prompt-management-and-testing)
- [Инструменты оценки LLM](#llm-evaluation-tools)
- [Фреймворки для агентов](#agent-frameworks)
- [Инструменты оптимизации промптов](#prompt-optimization-tools)
- [Красная команда и безопасность промптов](#red-teaming-and-prompt-security)
- [MCP (Model Context Protocol)](#mcp-model-context-protocol)
- [Вайб-кодинг и ИИ-ассистенты для кода](#vibe-coding-and-ai-coding-assistants)
- [Кодирующие агенты на базе CLI](#cli-based-coding-agents)
- [ИИ-редакторы кода / IDE](#ai-code-editors--ides)
- [Расширения / плагины для IDE](#ide-extensions--plugins)
- [ИИ-платформы для кодирования / облачные агенты](#ai-coding-platforms--cloud-agents)
- [Фреймворки кодирующих агентов с открытым исходным кодом](#open-source-coding-agent-frameworks)
- [Другие заметные репозитории](#other-notable-repositories)
- [API](#apis)
- [Датасеты и бенчмарки](#datasets-and-benchmarks)
- [Модели](#models)
- [Детекторы ИИ-контента](#ai-content-detectors)
- [Книги](#books)
- [Курсы](#courses)
- [Руководства и инструкции](#tutorials-and-guides)
- [Видео](#videos)
- [Сообщества](#communities)
- [Автономные исследования и самосовершенствующиеся агенты](#autonomous-research--self-improving-agents)
- [Как внести вклад](#how-to-contribute)
---
## Статьи
📄
### Основные обзоры
- [The Prompt Report: A Systematic Survey of Prompting Techniques](https://arxiv.org/abs/2406.06608) [2024] — Самый всеобъемлющий обзор: таксономия 58 текстовых и 40 мультимодальных техник промптинга из 1,500+ статей. Совместно с OpenAI, Microsoft, Google, Stanford.
- [A Systematic Survey of Prompt Engineering in Large Language Models: Techniques and Applications](https://arxiv.org/abs/2402.07927) [2024] — 44 техники по областям применения с кратким описанием производительности для каждой задачи.
- [A Survey of Prompt Engineering Methods in LLMs for Different NLP Tasks](https://arxiv.org/abs/2407.12994) [2024] — 39 методов промптинга по 29 задачам NLP.
- [A Survey of Automatic Prompt Engineering: An Optimization Perspective](https://arxiv.org/abs/2502.11560) [2025] — Формализует методы автоматической инженерии промптов как задачи дискретной/непрерывной/гибридной оптимизации.
- [Efficient Prompting Methods for Large Language Models: A Survey](https://arxiv.org/abs/2404.01077) [2024] — Обзор эффективного промптинга (сжатие, оптимизация, APE) для снижения вычислений и задержки.
- [Navigate through Enigmatic Labyrinth: A Survey of Chain of Thought Reasoning](https://arxiv.org/abs/2309.15402) [2023, ACL 2024] — Систематический обзор цепочки рассуждений.
- [Demystifying Chains, Trees, and Graphs of Thoughts](https://arxiv.org/abs/2401.14295) [2024] — Единый фреймворк для топологий мультипромпт-рассуждений.
- [Towards Goal-oriented Prompt Engineering for Large Language Models: A Survey](https://arxiv.org/abs/2401.14043) [2024] — Фокус на промптах, разработанных вокруг явных целей задачи.
- [Towards Reasoning Era: A Survey of Long Chain-of-Thought for Reasoning LLMs](https://arxiv.org/abs/2503.09567) [2025] — Различает длинную и короткую цепочку рассуждений в моделях эпохи o1/R1.
### Оптимизация промптов и автоматический промптинг
- [OPRO: Large Language Models as Optimizers](https://arxiv.org/abs/2309.03409) [2023, NeurIPS 2024] — Использует LLM как оптимизаторы через метапромпты; оптимизированные промпты превосходят созданные людьми до 50% на BBH.
- [DSPy: Compiling Declarative Language Model Calls into Self-Improving Pipelines](https://arxiv.org/abs/2310.03714) [2023, ICLR 2024] — Фреймворк для программирования (а не промптинга) LLM с автоматической оптимизацией промптов.
- [MIPRO: Optimizing Instructions and Demonstrations for Multi-Stage Language Model Programs](https://arxiv.org/abs/2406.11695) [2024, EMNLP 2024] — Байесовская оптимизация для многоэтапных LM-программ; прирост точности до 13%.
- [TextGrad: Automatic "Differentiation" via Text](https://arxiv.org/abs/2406.07496) [2024] — Рассматривает составные ИИ-системы как вычислительные графы, где текстовая обратная связь является градиентами. Опубликовано в Nature.
- [EvoPrompt](https://arxiv.org/abs/2309.08532) [2023, ACL 2024] — Эволюционный алгоритмический подход для автоматической оптимизации дискретных промптов.
- [Meta Prompting for AI Systems](https://arxiv.org/abs/2311.11482) [2023, ICLR 2024 Workshop] — Примерно-agnostic структурные шаблоны, формализованные с помощью теории категорий.
- [Prompt Engineering a Prompt Engineer (PE²)](https://arxiv.org/abs/2311.05661) [2024, ACL Findings] — Использует LLM для метапромптинга самих себя, уточняя промпты с помощью пошаговых шаблонов для значительного улучшения рассуждений.
- [Large Language Models Are Human-Level Prompt Engineers](https://arxiv.org/abs/2211.01910) [2022] — Автоматическая генерация промптов через APE.
- [Hard Prompts Made Easy: Gradient-Based Discrete Optimization for Prompt Tuning](https://arxiv.org/abs/2302.03668) [2023]
- [SPO: Self-Supervised Prompt Optimization](https://arxiv.org/abs/2502.06855) [2025] — Соревновательная производительность при стоимости в 1–6% от предыдущих методов.
### Сжатие промптов
- [LLMLingua-2: Data Distillation for Efficient and Faithful Task-Agnostic Prompt Compression](https://arxiv.org/abs/2403.12968) [2024, ACL 2024] — В 3–6 раз быстрее, чем LLMLingua, с дистилляцией данных GPT-4.
- [LongLLMLingua](https://arxiv.org/abs/2310.06839) [2023, ACL 2024] — Сжатие, осведомлённое о вопросе, для длинных контекстов; прирост производительности на 21.4% с в 4 раза меньшим количеством токенов.
- [Prompt Compression for Large Language Models: A Survey](https://arxiv.org/abs/2410.12388) [2024] — Всеобъемлющий обзор методов сжатия жёстких и мягких промптов.
### Достижения в рассуждениях
- [Scaling LLM Test-Time Compute Optimally](https://arxiv.org/abs/2408.03314) [2024] — Показывает, что оптимальное распределение вычислений во время тестирования может превзойти модели, в 14 раз большие по размеру.
- [DeepSeek-R1: Стимулирование способности к рассуждению в больших языковых моделях с помощью обучения с подкреплением](https://arxiv.org/abs/2501.12948) [2025] — Чистая модель рассуждения, обученная с помощью обучения с подкреплением, сопоставимая с o1; open-source с дистиллированными вариантами.
- [s1: Простое масштабирование во время тестирования](https://arxiv.org/abs/2501.19393) [2025] — Обучение на супервизоре всего на 1000 примерах создает конкурентоспособную модель рассуждений с помощью "бюджетного принуждения".
- [Языковые модели рассуждений: Концепция](https://arxiv.org/abs/2501.11223) [2025] — Систематический каркас для организации подходов к языковым моделям рассуждений.
- [Разъяснение длинных цепочек рассуждений (Chain-of-Thought) в больших языковых моделях](https://arxiv.org/abs/2502.03373) [2025] — Анализирует поведение длинных CoT в современных моделях рассуждений.
- [Граф мыслей (Graph of Thoughts): Решение сложных задач с помощью больших языковых моделей](https://arxiv.org/abs/2308.09687) [2023, AAAI 2024] — Моделирует мысли как произвольные графы; улучшение качества на 62% по сравнению с ToT при сортировке.
- [Дерево мыслей (Tree of Thoughts): Обдуманное решение задач с помощью больших языковых моделей](https://arxiv.org/abs/2305.10601) [2023, NeurIPS 2023] — Дерево поиска по путям рассуждений.
- [Всё о мыслях (Everything of Thoughts)](https://arxiv.org/abs/2311.04254) [2023] — Интегрирует CoT, ToT и внешние решатели с помощью MCTS.
- [Каркас мыслей (Skeleton-of-Thought)](https://arxiv.org/abs/2307.15337) [2023] — Параллельное декодирование через генерацию каркаса ответа для ускорения до 2,69 раз.
- [Цепочка рассуждений (Chain of Thought) вызывает рассуждения в больших языковых моделях](https://arxiv.org/abs/2201.11903) [2022] — Фундаментальная статья о CoT.
- [Самосогласованность улучшает рассуждение по цепочке мыслей (Chain of Thought)](https://arxiv.org/abs/2203.11171) [2022] — Агрегирование нескольких выходов CoT для повышения надежности.
- [Большие языковые модели — модели рассуждений без примеров (Zero-Shot Reasoners)](https://arxiv.org/abs/2205.11916) [2022] — "Давайте думать пошагово" как триггер для нулевого примера рассуждений.
- [ReAct: Синергия рассуждения и действия в языковых моделях](https://arxiv.org/abs/2210.03629) [2022] — Чередование рассуждений и использования инструментов.
### Контекстное обучение (In-Context Learning)
- [Многопримерное контекстное обучение](https://arxiv.org/abs/2404.11018) [2024, NeurIPS 2024 Spotlight] — Значительный выигрыш при масштабировании ICL до сотен/тысяч примеров; вводятся Усиленное и Неконтролируемое контекстное обучение.
- [Многопримерное контекстное обучение в мультимодальных фундаментальных моделях](https://arxiv.org/abs/2405.09798) [2024] — Масштабирует мультимодальный ICL до ~2000 примеров на 14 наборах данных.
- [Пересмотр роли демонстраций: Что делает контекстное обучение эффективным?](https://arxiv.org/abs/2202.12837) [2022]
- [Фантастически упорядоченные подсказки и где их найти](https://arxiv.org/abs/2104.08786) [2021] — Преодоление чувствительности к порядку в few-shot подсказках.
- [Калибруйте перед использованием: Улучшение производительности модели на малом количестве примеров](https://arxiv.org/abs/2102.09690) [2021]
### Агентное промптинг и многоагентные системы
- [Агентные большие языковые модели: Обзор](https://arxiv.org/abs/2503.23037) [2025] — Комплексный обзор, организующий агентные LLM по способностям к рассуждению, действию и взаимодействию.
- [Многоагентные системы на основе больших языковых моделей: Обзор прогресса и проблем](https://arxiv.org/abs/2402.01680) [2024] — Охватывает профилирование, коммуникацию и механизмы развития.
- [Механизмы многоагентного сотрудничества: Обзор LLM](https://arxiv.org/abs/2501.06322) [2025] — Рассматривает стратегии дебатов и сотрудничества в многоагентных системах на базе LLM.
- [AutoGen: Enables Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation](https://arxiv.org/abs/2308.08155) [2023] — Базовая статья Microsoft о многоагентном каркасе.
- [ToolLLM: Обучение больших языковых моделей владению более чем 16 000 реальных API](https://arxiv.org/abs/2307.16789) [2023, ICLR 2024] — Обучает LLM использовать масштабные коллекции реальных API.
- [SWE-bench: Могут ли языковые модели решать реальные проблемы с GitHub?](https://arxiv.org/abs/2310.06770) [2023, ICLR 2024] — Бенчмарк, стимулирующий прогресс в агентном программировании.
- [AgentBench: Оценка LLM в качестве агентов](https://arxiv.org/abs/2308.03688) [2023, ICLR 2024] — Бенчмарк в 8 средах.
- [PAL: Программно-ассистированные языковые модели](https://arxiv.org/abs/2211.10435) [2023] — Перекладывание вычислений на интерпретаторы кода.
### Мультимодальный промптинг
- [Визуальный промптинг в мультимодальных больших языковых моделях: Обзор](https://arxiv.org/abs/2409.15310) [2024] — Первый комплексный обзор методов визуального промптинга в MLLM.
- [Промптинг набором маркеров (Set-of-Mark) высвобождает необычайную визуальную привязку в GPT-4V](https://arxiv.org/abs/2310.11441) [2023] — Визуальные маркеры драматически улучшают визуальную привязку.
- [Комплексный обзор и руководство по мультимодальным большим языковым моделям в задачах зрения и языка](https://arxiv.org/abs/2411.06284) [2024] — Охватывает текстовые, визуальные, видеые и аудио MLLM.
- [Мультимодальная цепочка рассуждений (Chain-of-Thought) в языковых моделях](https://arxiv.org/abs/2302.00923) [2023]
- [От инженерии промптов к мастерству промптов](https://arxiv.org/abs/2411.13422) [2024] — Исследование дизайна "мастерства" промптов для диффузионных моделей.
### Структурированный вывод и контроль формата
- [Дать мне говорить свободно? Исследование влияния ограничений формата на производительность LLM](https://arxiv.org/abs/2408.02442) [2024] — Изучает, как ограничение вывода структурированными форматами влияет на производительность рассуждений.
- [Пакетный промптинг: Эффективный вывод с API LLM](https://arxiv.org/abs/2301.08721) [2023]
- [Структурированный промптинг: Масштабирование контекстного обучения до 1000 примеров](https://arxiv.org/abs/2212.06713) [2022]
### Внедрение промптов (Prompt Injection) и безопасность
- [Формализация и создание бенчмарка для атак внедрения промптов и защиты от них](https://arxiv.org/abs/2310.12815) [2023, USENIX Security 2024] — Формальный каркас с систематической оценкой 5 атак и 10 защит на 10 LLM.
- [Иерархия инструкций: Обучение LLM приоритизации привилегированных инструкций](https://arxiv.org/abs/2404.13208) [2024] — Обучение по приоритетам от OpenAI для защиты от внедрения.
- [AgentDojo: Динамическая среда для оценки атак внедрения промптов и защиты от них](https://arxiv.org/abs/2406.13352) [2024] — Бенчмарк реалистичных агентных сценариев.
- [InjecAgent: Бенчмаркирование косвенных внедрений промптов в агентах LLM, интегрированных с инструментами](https://arxiv.org/abs/2403.02691) [2024]
- [SecAlign: Защита от внедрения промптов с помощью оптимизации предпочтений](https://arxiv.org/abs/2410.05451) [2024] — Защита на основе DPO.
- [WASP: Бенчмарк безопасности веб-агентов против внедрения промптов](https://arxiv.org/abs/2504.18575) [2025] — Бенчмарк безопасности для веб-агентов/агентов для использования компьютера.
- [Многопримерный джейлбрейкинг (Many-Shot Jailbreaking)](https://www.anthropic.com/research/many-shot-jailbreaking) [2024] — Масштабирование вредоносных примеров в длинных контекстных окнах позволяет взломать систему (Технический отчет Anthropic).
- [Конституционное ИИ: Безвредность с обратной связью от ИИ](https://arxiv.org/abs/2212.08073) [2022]
- [Игнорируй предыдущий промпт: Техники атак для языковых моделей](https://arxiv.org/abs/2211.09527) [2022]
- [Искусственный интеллект и кибербезопасность: Документированные риски, корпоративные меры предосторожности и новые угрозы в 2024–2025 годах](https://www.ijfmr.com/research-paper.php?id=62200) [2025] — Обзор реальных инцидентов с внедрением промптов с практическими шаблонами промптов для управления.
### Применения инженерии промптов
- [Перефразируй и ответь: Позвольте большим языковым моделям задавать лучшие вопросы самим себе](https://arxiv.org/abs/2311.04205) [2023]
- [Юридическая инженерия промптов для многоязычного предсказания судебных решений](https://arxiv.org/abs/2212.02199) [2023]
- [Разговоры с Copilot: Исследование инженерии промптов для решения задач CS1](https://arxiv.org/abs/2210.15157) [2022]
- [Сопровождающий здравым смыслом промптинг для управляемой генерации эмпатичного диалога](https://arxiv.org/abs/2302.01441) [2023]
- [PLACES: Промптинг языковых моделей для синтеза социальных разговоров](https://arxiv.org/abs/2302.03269) [2023]
- [Сегментация медицинских изображений с использованием кодировщиков Трансформеров и обучения на основе промптов: Систематический обзор](https://ieeexplore.ieee.org/document/11313186/) [2025]
- [TableRAG: Рамка для генерации с расширяемой памятью (RAG) для рассуждений по гетерогенным документам](https://arxiv.org/abs/2506.10380) [2025] — Интерфейс на основе SQL, сохраняющий табличную структуру для многоходовых запросов.
### Генерация изображений по тексту
- [Таксономия модификаторов промптов для генерации изображений по тексту](https://arxiv.org/abs/2204.13988) [2022]
- [Руководство по проектированию для инженерии промптов генеративных моделей по тексту](https://arxiv.org/abs/2109.06977) [2021]
- [Синтез изображений высокого разрешения с использованием латентных диффузионных моделей](https://arxiv.org/abs/2112.10752) [2021]
- [DALL·E: Создание изображений из текста](https://arxiv.org/abs/2102.12092) [2021]
- [Исследование инженерии промптов в диффузионных моделях](https://arxiv.org/abs/2211.15462) [2022]
### Генерация музыки/аудио по тексту
- [MusicLM: Генерация музыки из текста](https://arxiv.org/abs/2301.11325) [2023]
- [ERNIE-Music: Генерация музыки в формате волны по тексту с использованием диффузионных моделей](https://arxiv.org/pdf/2302.04456) [2023]
- [AudioLM: Подход языкового моделирования для генерации аудио](https://arxiv.org/pdf/2209.03143) [2023]
---
- [Make-An-Audio: Генерация текста в аудио с улучшенными диффузионными моделями](https://arxiv.org/pdf/2301.12661.pdf) [2023]
### Основополагающие статьи (до 2024 года)
Эти работы заложили основные концепции, на которых построено современное проектирование промптов:
- [Языковые модели — обучение с малым количеством примеров (GPT-3)](https://arxiv.org/abs/2005.14165) [2020] — Продемонстрировало few-shot промптинг в большом масштабе.
- [Prefix-Tuning: Оптимизация непрерывных промптов для генерации](https://arxiv.org/abs/2101.00190) [2021]
- [Сила масштаба для эффективной по параметрам настройки промптов](https://arxiv.org/abs/2104.08691) [2021]
- [Программирование промптов для больших языковых моделей: за пределы парадигмы few-shot](https://arxiv.org/abs/2102.07350) [2021]
- [Покажи свою работу: Черновики для промежуточных вычислений с языковыми моделями](https://arxiv.org/abs/2112.00114) [2021]
- [Генерация знаний с помощью промптинга для здравого смысла](https://arxiv.org/abs/2110.08387) [2021]
- [Совершенствование предобученных языковых моделей как few-shot learners](https://aclanthology.org/2021.acl-long.295) [2021]
- [AutoPrompt: Извлечение знаний из языковых моделей с помощью автоматически генерируемых промптов](https://arxiv.org/abs/2010.15980) [2020]
- [Как мы можем знать, что знают языковые модели?](https://direct.mit.edu/tacl/article/doi/10.1162/tacl_a_00324/96460/) [2020]
- [Каталог паттернов промптов для улучшения инженерии промптов с ChatGPT](https://arxiv.org/abs/2302.11382) [2023]
- [Синтетический промптинг: Генерация демонстраций цепочки рассуждений для LLM](https://arxiv.org/abs/2302.00618) [2023]
- [Прогрессивные промпты: Непрерывное обучение для языковых моделей](https://arxiv.org/abs/2301.12314) [2023]
- [Последовательный промптинг для декомпозиции сложных вопросов](https://arxiv.org/abs/2212.04092) [2022]
- [Декомпозированный промптинг: Модульный подход для решения сложных задач](https://arxiv.org/abs/2210.02406) [2022]
- [PromptChainer: Цепочки промптов для больших языковых моделей через визуальное программирование](https://arxiv.org/abs/2203.06566) [2022]
- [Спроси меня о чем угодно: Простая стратегия для промптинга языковых моделей](https://paperswithcode.com/paper/ask-me-anything-a-simple-strategy-for) [2022]
- [При промптинге GPT-3 для надежности](https://arxiv.org/abs/2210.09150) [2022]
- [Подумав ещё раз, давайте НЕ будем думать пошагово! Предвзятость и токсичность в нулевом промптинге](https://arxiv.org/abs/2212.08061) [2022]
---
## Инструменты и код
🔧
### Управление и тестирование промптов
| Название | Описание | Ссылка |
|:---------|:---------|:------:|
| **Promptfoo** | CLI с открытым исходным кодом для тестирования, оценки и.red-teaming промптов для LLM. Конфигурации в YAML, интеграция с CI/CD, тестирование на устойчивость к атакам. ~9K+ ⭐ | [GitHub](https://github.com/promptfoo/promptfoo) |
| **Promptify** | Решайте задачи NLP с помощью LLM и легко генерируйте промпты для различных NLP-задач для популярных генеративных моделей, таких как GPT, PaLM и других, с помощью Promptify | [[Github]](https://github.com/promptslab/Promptify) |
| **Agenta** | Платформа для разработчиков LLM с открытым исходным кодом для управления промптами, оценки, обратной связи от людей и развертывания. | [GitHub](https://github.com/Agenta-AI/agenta) |
| **PromptLayer** | Версионирование, тестирование и мониторинг каждого промпта и агента с мощными инструментами оценки, отслеживания и наборами для регрессионного тестирования. | [Website](https://promptlayer.com/) |
| **Helicone** | Платформа мониторинга и оптимизации промптов для продакшена. | [Website](https://helicone.ai/) |
| **LangGPT** | Фреймворк для структурированного дизайна и метапромптинга. 10K+ ⭐ | [GitHub](https://github.com/langgpt/LangGPT) |
| **ChainForge** | Визуальный инструментарий для создания, тестирования и сравнения ответов промптов LLM без написания кода. | [GitHub](https://github.com/ianarawjo/ChainForge) |
| **LMQL** | Язык запросов для LLM, позволяющий программировать сложную логику промптов. | [GitHub](https://github.com/eth-sri/lmql) |
| **Promptotype** | Платформа для разработки, тестирования и управления структурированными промптами для LLM. | [Website](https://www.promptotype.io) |
| **PromptPanda** | Система управления промптами на основе ИИ для оптимизации рабочих процессов. | [Website](https://promptpanda.io) |
| **Promptimize AI** | Расширение для браузера для автоматического улучшения пользовательских промптов для любой модели ИИ. | [Website](https://promptimize.ai) |
| **PROMPTMETHEUS** | Веб-ориентированная "IDE для инженерии промптов" для итеративного создания и запуска промптов. | [Website](https://promptmetheus.com) |
| **Better Prompt** | Набор тестов для промптов LLM перед запуском в продакшен. | [GitHub](https://github.com/krrishdholakia/betterprompt) |
| **OpenPrompt** | Фреймворк с открытым исходным кодом для исследований в области обучения на промптах. | [GitHub](https://github.com/thunlp/OpenPrompt) |
| **Prompt Source** | Инструментарий для создания, совместного использования и применения промптов на естественном языке. | [GitHub](https://github.com/bigscience-workshop/promptsource) |
| **Prompt Engine** | Библиотека утилит NPM для создания и управления промптами для LLM (Microsoft). | [GitHub](https://github.com/microsoft/prompt-engine) |
| **PromptInject** | Фреймворк для количественного анализа устойчивости LLM к атакам через враждебные промпты. | [GitHub](https://github.com/agencyenterprise/PromptInject) |
| **LynxPrompt** | Самостоятельно развертываемая платформа для управления конфигурационными файлами ИИ IDE (.cursorrules, CLAUDE.md, copilot-instructions.md). Веб-интерфейс, REST API, CLI и федеративный маркетплейс "чертежей" для более чем 30 ИИ-ассистентов для кодирования. | [GitHub](https://github.com/GeiserX/LynxPrompt) |
| **flompt** | Визуальный конструктор промптов для ИИ, который разбивает промпты на 12 семантических блоков (роль, контекст, ограничения, примеры и т.д.) и компилирует их в оптимизированный XML. Расширение для браузера для ChatGPT/Claude/Gemini и MCP-сервер для агентов Claude Code. Бесплатно, с открытым исходным кодом. | [Website](https://flompt.dev) |
### Инструменты оценки LLM
| Название | Описание | Ссылка |
|:---------|:---------|:------:|
| **DeepEval** | Фреймворк оценки с открытым исходным кодом, охватывающий RAG, агентов и диалоги, с интеграцией в CI/CD. ~7K+ ⭐ | [GitHub](https://github.com/confident-ai/deepeval) |
| **Ragas** | Оценка RAG с генерацией тестовых наборов на основе графов знаний и более чем 30 метриками. ~8K+ ⭐ | [GitHub](https://github.com/explodinggradients/ragas) |
| **LangSmith** | Платформа LangChain для отладки, тестирования, оценки и мониторинга приложений на LLM. | [Website](https://smith.langchain.com/) |
| **Langfuse** | Наблюдаемость за LLM с открытым исходным кодом: трассировка, управление промптами и ручная аннотация. ~7K+ ⭐ | [GitHub](https://github.com/langfuse/langfuse) |
| **Braintrust** | Платформа сквозной оценки ИИ, сертифицированная по SOC2 Type II. | [Website](https://www.braintrust.dev/) |
| **Arize AI / Phoenix** | Мониторинг LLM в реальном времени с обнаружением дрейфа и трассировкой. | [GitHub](https://github.com/Arize-ai/phoenix) |
| **TruLens** | Оценка и интерпретация приложений на LLM; отслеживает галлюцинации, релевантность и обоснованность. | [GitHub](https://github.com/truera/trulens) |
| **InspectAI** | Специально построен для оценки агентов по бенчмаркам (UK AISI). | [GitHub](https://github.com/UKGovernmentBEIS/inspect_ai) |
| **Opik** | Оценка, тестирование и выпуск приложений на LLM на всех этапах жизненного цикла — от разработки до продакшена. | [GitHub](https://github.com/comet-ml/opik) |
| **EvalView** | CLI-инструмент для тестирования многошаговых ИИ-агентов с тестовыми кейсами в YAML, обнаружением регрессий и мониторингом продакшена. |[GitHub](https://github.com/hidai25/eval-view) |
### Фреймворки для агентов
| Название | Описание | Ссылка |
|:---------|:---------|:------:|
| **LangChain / LangGraph** | Наиболее широкоadopted фреймворк для приложений на LLM; LangGraph добавляет многошаговые рабочие процессы агентов на основе графов. ~100K+ / ~10K+ ⭐ | [GitHub](https://github.com/langchain-ai/langchain) · [LangGraph](https://github.com/langchain-ai/langgraph) |
| **CrewAI** | Оркестрация ролевых ИИ-агентов с более чем 700 интеграциями. ~44K+ ⭐ | [GitHub](https://github.com/crewAIInc/crewAI) |
| **AutoGen (AG2)** | Фреймворк от Microsoft для разговорных multi-agent систем. ~40K+ ⭐ | [GitHub](https://github.com/microsoft/autogen) |
| **DSPy** | Фреймворк от Stanford для программирования LLM с автоматической оптимизацией промптов/весов. ~22K+ ⭐ | [GitHub](https://github.com/stanfordnlp/dspy) |
| **OpenAI Agents SDK** | Официальный фреймворк для агентов с вызовом функций, guardrails и handoffs. ~10K+ ⭐ | [GitHub](https://github.com/openai/openai-agents-python) |
| **Semantic Kernel** | ИИ-фреймворк от Microsoft, работающий в M365 Copilot; C#, Python, Java. ~24K+ ⭐ | [GitHub](https://github.com/microsoft/semantic-kernel) |
| **LlamaIndex** | Фреймворк данных для RAG и агентных возможностей. ~40K+ ⭐ | [GitHub](https://github.com/run-llama/llama_index) |
| **Haystack** | NLP-фреймворк с архитектурой конвейеров для RAG и агентов с открытым исходным кодом. ~20K+ ⭐ | [GitHub](https://github.com/deepset-ai/haystack) |
| **Agno (ранее Phidata)** | Фреймворк для агентов на Python с мгновенной инстанциацией (микросекунды). ~20K+ ⭐ | [GitHub](https://github.com/agno-agi/agno) |
| **Smolagents** | Минималистичный фреймворк для агентов от Hugging Face, ориентированный на код (~1000 строк кода). ~15K+ ⭐ | [GitHub](https://github.com/huggingface/smolagents) |
| **Pydantic AI** | Типобезопасный фреймворк для агентов, использующий Pydantic для структурированной валидации. ~8K+ ⭐ | [GitHub](https://github.com/pydantic/pydantic-ai) |
---
| **Mastra** | TypeScript AI-агентный фреймворк с ассистентами, RAG и наблюдаемостью. ~20K+ ⭐ | [GitHub](https://github.com/mastra-ai/mastra) |
| **Google ADK** | Набор инструментов для разработки агентов, глубоко интегрированный с Gemini и Google Cloud. | [GitHub](https://github.com/google/adk-python) |
| **Strands Agents (AWS)** | Независимая от модели фреймворк с глубокой интеграцией с AWS. | [GitHub](https://github.com/strands-agents/sdk-python) |
| **Langflow** | Визуальный конструктор агентов на основе узлов с поддержкой drag-and-drop. ~50K+ ⭐ | [GitHub](https://github.com/langflow-ai/langflow) |
| **n8n** | Автоматизация рабочих процессов с возможностями AI-агентов и более чем 400 интеграциями. ~60K+ ⭐ | [GitHub](https://github.com/n8n-io/n8n) |
| **Dify** | Универсальный бэкенд для агентных рабочих процессов с агентами, использующими инструменты, и RAG. | [GitHub](https://github.com/langgenius/dify) |
| **PraisonAI** | Многоагентный AI-фреймворк с поддержкой более 100 LLM, интеграцией MCP и встроенной памятью. | [GitHub](https://github.com/MervinPraison/PraisonAI) |
| **Neurolink** | Мультипровайдерный AI-агентный фреймворк, объединяющий более 12 провайдеров с оркестрацией рабочих процессов. | [GitHub](https://github.com/juspay/neurolink) |
| **Composio** | Подключение более 100 инструментов к AI-агентам без предварительной настройки. | [GitHub](https://github.com/composiohq/composio) |
### Инструменты оптимизации промптов
| Название | Описание | Ссылка |
|:---------|:---------|:------:|
| **DSPy** | Несколько оптимизаторов (MIPROv2, BootstrapFewShot, COPRO) для автоматической настройки промптов. ~22K+ ⭐ | [GitHub](https://github.com/stanfordnlp/dspy) |
| **TextGrad** | Автоматическая дифференциация через текст (Стэнфорд). ~2K+ ⭐ | [GitHub](https://github.com/zou-group/textgrad) |
| **OPRO** | Оптимизация через промпт от Google DeepMind. | [GitHub](https://github.com/google-deepmind/opro) |
### "Красная команда" и безопасность промптов
| Название | Описание | Ссылка |
|:---------|:---------|:------:|
| **Garak (NVIDIA)** | Сканер уязвимостей LLM для обнаружения галлюцинаций, инъекций и обхода ограничений — «nmap для LLM». ~3K+ ⭐ | [GitHub](https://github.com/NVIDIA/garak) |
| **PyRIT (Microsoft)** | Инструмент Python для идентификации рисков, предназначенный для автоматизации "красной команды". ~3K+ ⭐ | [GitHub](https://github.com/Azure/PyRIT) |
| **DeepTeam** | Более 40 уязвимостей, более 10 методов атак, поддержка OWASP Top 10. | [GitHub](https://github.com/confident-ai/deepteam) |
| **LLM Guard** | Набор инструментов безопасности для валидации ввода/вывода LLM. ~2K+ ⭐ | [GitHub](https://github.com/protectai/llm-guard) |
| **NeMo Guardrails (NVIDIA)** | Программируемые ограничения для диалоговых систем. ~5K+ ⭐ | [GitHub](https://github.com/NVIDIA/NeMo-Guardrails) |
| **Guardrails AI** | Определение строгих форматов вывода (JSON-схемы) для обеспечения надежности системы. | [Сайт](https://www.guardrailsai.com) |
| **Lakera** | Платформа AI-безопасности для обнаружения инъекций промптов в реальном времени. | [Сайт](https://lakera.ai/) |
| **Purple Llama (Meta)** | Инструменты оценки безопасности LLM с открытым исходным кодом, включая CyberSecEval. | [GitHub](https://github.com/meta-llama/PurpleLlama) |
| **GPTFuzz** | Автоматическая генерация шаблонов для обхода ограничений с показателями успеха более 90%. | [GitHub](https://github.com/sherdencooper/GPTFuzz) |
| **Rebuff** | Инструмент с открытым исходным кодом для обнаружения и предотвращения инъекций промптов. | [GitHub](https://github.com/protectai/rebuff) |
| **AgentSeal** | «Сканер с открытым исходным кодом, который запускает 150 атакующих запросов для тестирования AI-агентов на уязвимости к инъекции и извлечению промптов». | [GitHub](https://github.com/agentseal/agentseal) |
### MCP (Model Context Protocol)
MCP — это открытый стандарт, разработанный Anthropic (ноябрь 2024, передан Linux Foundation в декабре 2025), для подключения AI-ассистентов к внешним источникам данных и инструментам через стандартизированный интерфейс. Он имеет **более 97 миллионов загрузок SDK ежемесячно** и был принят GitHub, Google и большинством крупных AI-провайдеров.
| Название | Описание | Ссылка |
|:---------|:---------|:------:|
| **Спецификация MCP** | Основная спецификация протокола и наборы SDK. ~15K+ ⭐ | [GitHub](https://github.com/modelcontextprotocol/modelcontextprotocol) |
| **Эталонные серверы MCP** | Официальные реализации: fetch, filesystem, GitHub, Slack, Postgres. | [GitHub](https://github.com/modelcontextprotocol/servers) |
| **FastMCP (Python)** | Высокоуровневый Pythonic-фреймворк для создания MCP-серверов. ~5K+ ⭐ | [GitHub](https://github.com/jlowin/fastmcp) |
| **GitHub MCP Server** | Официальный MCP-сервер GitHub для взаимодействия с репозиториями, задачами, PR и Actions. ~15K+ ⭐ | [GitHub](https://github.com/github/github-mcp-server) |
| **Awesome MCP Servers** | Курируемый список из более чем 10 000 MCP-серверов сообщества. ~30K+ ⭐ | [GitHub](https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers) |
| **Context7** | MCP-сервер, предоставляющий документацию для конкретных версий для уменьшения галлюцинаций кода. | [GitHub](https://github.com/upstash/context7) |
| **GitMCP** | Создает удаленные MCP-серверы для любого GitHub-репозитория путем изменения домена. | [Сайт](https://gitmcp.io/) |
| **MCP Inspector** | Визуальный инструмент тестирования для разработки MCP-серверов. | [GitHub](https://github.com/modelcontextprotocol/inspector) |
### Кодирование по настроению и AI-ассистенты для программирования
> 🟢 = С открытым исходным кодом · 🔵 = Коммерческий · 🟣 = С открытым исходным кодом + Коммерческий (open core с платным облаком/API)
#### Кодирующие агенты на основе CLI
Родные для терминала агентные инструменты, которые понимают вашу кодовую базу и выполняют многоэтапные задачи.
| Название | Описание | Тип | Ссылка |
|:---------|:---------|:---:|:------:|
| **Claude Code** | Агентная среда CLI для программирования от Anthropic; понимает полную кодовую базу и выполняет сложные многоэтапные задачи на естественном языке. | 🔵 | [Документация](https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code) |
| **OpenAI Codex CLI** | Открытый терминальный агент для программирования от OpenAI; легкий, локальный, с выполнением кода в песочнице. ~68K+ ⭐ | 🟣 | [GitHub](https://github.com/openai/codex) |
| **Gemini CLI** | Открытый терминальный AI-агент от Google с окном контекста в 1 миллион токенов и базированием на Google Search. ~96K+ ⭐ | 🟣 | [GitHub](https://github.com/google-gemini/gemini-cli) |
| **Qwen Code** | Открытый терминальный AI-агент, оптимизированный для Qwen3-Coder; поддержка мультипротоколов (API OpenAI/Anthropic/Gemini), 1000 бесплатных запросов в день. ~21K+ ⭐ | 🟢 | [GitHub](https://github.com/QwenLM/qwen-code) |
| **Aider** | AI-парное программирование в терминале с глубокой интеграцией Git; картирует всю кодовую базу и автоматически фиксирует изменения. ~42K+ ⭐ | 🟢 | [GitHub](https://github.com/Aider-AI/aider) |
| **OpenCode** | Мощный агент для программирования с открытым исходным кодом и прекрасным TUI; поддерживает практически всех поставщиков AI-моделей. ~120K+ ⭐ | 🟢 | [GitHub](https://github.com/opencode-ai/opencode) |
| **Goose** | Расширяемый AI-агент с открытым исходным кодом от Block (Square/Cash App); устанавливает, выполняет, редактирует и тестирует с помощью любого LLM. ~29K+ ⭐ | 🟢 | [GitHub](https://github.com/block/goose) |
| **Crush** | Элегантный агент для программирования от Charmbracelet с поддержкой мультимодельности, интеграцией LLM и прекрасным терминальным интерфейсом. ~9K+ ⭐ | 🟢 | [GitHub](https://github.com/charmbracelet/crush) |
| **Amazon Q Developer CLI** | Агентный чат в терминале от AWS; переходит на Kiro CLI. | 🟣 | [GitHub](https://github.com/aws/amazon-q-developer-cli) |
| **Amp** | Агентный инструмент для программирования от Sourcegraph (преемник Cody); работает как в CLI, так и в IDE. | 🔵 | [Сайт](https://ampcode.com) |
| **Junie CLI** | CLI агент для программирования от JetBrains, не зависящий от LLM (бета 2026); поддерживает все основные поставщики моделей. | 🔵 | [Сайт](https://www.jetbrains.com/junie/) |
| **Autohand Code CLI** | Самоэволюционирующий автономный терминальный агент для программирования с поддержкой LLM от нескольких поставщиков, более 40 инструментов и модульной системой навыков. | 🟢 | [GitHub](https://github.com/autohandai/code-cli) |
#### AI-редакторы кода / IDE
Автономные редакторы или форки IDE с глубокой интеграцией AI.
| Название | Описание | Тип | Ссылка |
|:---------|:---------|:---:|:------:|
| **Cursor** | Ведущий нативный для AI редактор кода (форк VS Code); Composer генерирует целые приложения из естественного языка, агентные мультифайловые редактирования. | 🔵 | [Сайт](https://cursor.com) |
| **Windsurf** | IDE с AI (форк VS Code) с проприетарным агентом Cascade и моделью SWE-1.5; приобретена Cognition AI. | 🔵 | [Сайт](https://windsurf.com) |
| **Zed** | Высокопроизводительный редактор на Rust с нативными AI-функциями, предсказаниями редактирования Zeta и поддержкой Agent Client Protocol. ~77K+ ⭐ | 🟢 | [GitHub](https://github.com/zed-industries/zed) |
| **Trae** | Бесплатная IDE с AI от ByteDance («Настоящий AI-инженер») с режимом Builder; обеспечивает бесплатный доступ к Claude, GPT-4o и DeepSeek. | 🔵 | [Сайт](https://www.trae.ai) |
| **Google Antigravity** | IDE от Google с приоритетом агентов (форк VS Code) с видом менеджера для оркестрации нескольких агентов параллельно; работает на базе Gemini. | 🔵 | [Сайт](https://antigravity.google) |
| **Kiro** | IDE от AWS с приоритетом агентов и спецификаций (форк VS Code); превращает промпты в спецификации, а затем в рабочий код, документацию и тесты. | 🔵 | [Сайт](https://kiro.dev) |
| **PearAI** | Редактор кода с AI и открытым исходным кодом (форк VS Code) с чатом и автодополнением на основе Continue. ~40K+ ⭐ | 🟢 | [GitHub](https://github.com/trypear/pearai-app) |
| **Void** | Альтернатива Cursor с открытым кодом (форк VS Code); любая модель или локальный хостинг с визуализацией изменений. ~28K+ ⭐ | 🟢 | [GitHub](https://github.com/voideditor/void) |
| **Melty** | Чат-first AI-редактор кода с открытым кодом, с мультифайловым редактированием и глубокой интеграцией с Git. ~7K+ ⭐ | 🟢 | [GitHub](https://github.com/meltylabs/melty) |
| **Emdash** | Агентная среда разработки с открытым кодом (YC W26) для параллельного запуска нескольких кодящих агентов в изолированных Git worktrees. | 🟢 | [GitHub](https://github.com/generalaction/emdash) |
#### Расширения IDE / Плагины
Плагины для VS Code, JetBrains, Neovim и других редакторов.
| Название | Описание | Тип | Ссылка |
|:---------|:---------|:---:|:-------|
| **GitHub Copilot** | Самый широкоadopted AI-ассистент для кодирования; встроенные дополнения, чат и кодящий агент в VS Code, JetBrains, Neovim. | 🔵 | [Сайт](https://github.com/features/copilot) |
| **Cline** | Автономный кодящий агент в VS Code с одобрением человеком; редактирование файлов, команды терминала и использование браузера. ~59K+ ⭐ | 🟢 | [GitHub](https://github.com/cline/cline) |
| **Continue** | Расширение VS Code и JetBrains с открытым кодом для создания пользовательских модульных AI-систем разработки; любая модель. ~32K+ ⭐ | 🟢 | [GitHub](https://github.com/continuedev/continue) |
| **Cody** | AI-ассистент на базе Sourcegraph, извлекающий контекст из локальных и удаленных репозиториев; VS Code, JetBrains, Visual Studio. | 🔵 | [Сайт](https://sourcegraph.com/cody) |
| **Codeium** | Бесплатное AI-расширение для кодирования для 40+ IDE с дополнениями, чатом и поиском на 70+ языках. | 🟣 | [Сайт](https://codeium.com) |
| **Amazon Q Developer** | AI-ассистент AWS для кодирования с дополнениями, встроенным чатом и режимом агента; глубокая интеграция с AWS. | 🟣 | [Сайт](https://aws.amazon.com/q/developer/) |
| **Gemini Code Assist** | Расширение Google для IDE на базе Gemini с дополнениями, предсказаниями следующего редактирования и встроенными различиями; бесплатно для частных лиц. | 🟣 | [Сайт](https://codeassist.google) |
| **Tabnine** | AI-ассистент, ориентированный на приватность, обученный на OSS с разрешительными лицензиями; поддерживает все основные IDE с развертыванием на собственных серверах. | 🔵 | [Сайт](https://www.tabnine.com) |
| **Augment Code** | Предприятийный AI-ассистент для кодирования с Context Engine на 200K токенов для глубокого понимания кодовой базы. | 🔵 | [Сайт](https://www.augmentcode.com) |
| **Qodo** | Платформа AI-ревью кода и обеспечения качества с мультиагентной архитектурой; генерация тестов, ревью кода, обеспечение CI/CD. | 🟣 | [Сайт](https://www.qodo.ai) |
| **CodeGeeX** | Мультиязычная модель генерации кода с открытым кодом, поддерживающая 20+ языков, с расширениями для VS Code и JetBrains. ~11K+ ⭐ | 🟢 | [GitHub](https://github.com/zai-org/CodeGeeX) |
| **Tabby** | Самостоятельно развернутый AI-ассистент для кодирования с открытым кодом (альтернатива Copilot); работает полностью на вашей инфраструктуре. ~25K+ ⭐ | 🟢 | [GitHub](https://github.com/TabbyML/tabby) |
#### AI-платформы для кодирования / Облачные агенты
Агенты на базе браузера или облака, которые самостоятельно создают, тестируют и развертывают приложения.
| Название | Описание | Тип | Ссылка |
|:---------|:---------|:---:|:-------|
| **Devin** | Первый полностью автономный облачный AI-инженер-программист; планирует, кодирует, тестирует и открывает PR самостоятельно. | 🔵 | [Сайт](https://devin.ai) |
| **Replit Agent** | Облачный AI-агент, который автономно создает, тестирует и развертывает полноценные приложения в браузере; 50+ языков. | 🔵 | [Сайт](https://replit.com/products/agent) |
| **bolt.new** | AI-агент для веб-разработки; создавайте, запускайте, редактируйте и развертывайте полноценные приложения прямо в браузере через WebContainers. ~15K+ ⭐ | 🟢 | [GitHub](https://github.com/stackblitz/bolt.new) |
| **bolt.diy** | Форк bolt.new сообщества с расширенными функциями и большей гибкостью LLM. ~12K+ ⭐ | 🟢 | [GitHub](https://github.com/stackblitz-labs/bolt.diy) |
| **Lovable** | Полноценные приложения из естественного языка со встроенным Supabase, авторизацией и одноразовым развертыванием; самый быстрый европейский стартап до $20M ARR. | 🔵 | [Сайт](https://lovable.dev) |
| **v0** | AI-платформа Vercel для генерации качественных UI-компонентов React/Next.js из естественного языка. | 🔵 | [Сайт](https://v0.dev) |
| **GitHub Copilot Workspace** | Облачная среда для кодирования с агентами для планирования, мозгового штурма и исправления; включена в платные тарифы Copilot. | 🔵 | [Сайт](https://githubnext.com/projects/copilot-workspace) |
| **Firebase Studio** | Облачная агентная среда разработки от Google. | 🔵 | [Сайт](https://firebase.google.com/studio) |
#### Фреймворки для кодящих агентов с открытым кодом
Фреймворки и исследовательские проекты для создания автономных кодящих агентов.
| Название | Описание | Тип | Ссылка |
|:---------|:---------|:---:|:-------|
| **OpenHands** | Ведущая платформа с открытым кодом для облачных кодящих агентов; стабильно на вершине SWE-bench. Ранее OpenDevin. ~69K+ ⭐ | 🟢 | [GitHub](https://github.com/OpenHands/OpenHands) |
| **SWE-agent** | Принимает проблему GitHub и автоматически исправляет ее с помощью пользовательского интерфейса агент-компьютер. [NeurIPS 2024] ~19K+ ⭐ | 🟢 | [GitHub](https://github.com/SWE-agent/SWE-agent) |
| **Open SWE** | Асинхронный облачный фреймворк для кодящих агентов от LangChain, построенный на LangGraph с интеграцией Slack/Linear. ~8K+ ⭐ | 🟢 | [GitHub](https://github.com/langchain-ai/open-swe) |
| **Devika** | Агентный инженер-программист с открытым кодом; разбивает инструкции, исследует и пишет код. Альтернатива Devin. ~18K+ ⭐ | 🟢 | [GitHub](https://github.com/stitionai/devika) |
| **AutoCodeRover** | Автономное улучшение программ, совмещающее LLM с локализацией ошибок для решения проблем из GitHub. ~2.8K+ ⭐ | 🟢 | [GitHub](https://github.com/nus-apr/auto-code-rover) |
| **Agentless** | Простой трехэтапный подход (локализация → исправление → валидация) для решения задач разработки ПО. ~2K+ ⭐ | 🟢 | [GitHub](https://github.com/OpenAutoCoder/Agentless) |
| **Devon** | Партнер-программист SWE-агент с открытым кодом для написания кода, планирования и исследования; поддерживает Claude, GPT-4, Llama, Ollama. ~3.5K+ ⭐ | 🟢 | [GitHub](https://github.com/entropy-research/Devon) |
### Другие заметные репозитории
| Название | Описание | Ссылка |
|:---------|:---------|:-------|
| **Prompt Engineering Guide (DAIR.AI)** | Определенный путеводитель и информационный центр с открытым кодом. 3M+ учащихся. ~55K+ ⭐ | [GitHub](https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide) |
| **Awesome ChatGPT Prompts / Prompts.chat** | Крупнейшая в мире библиотека промптов с открытым кодом. Тысячи промптов для всех основных моделей. | [GitHub](https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts) |
| **12-Factor Agents** | Принципы создания production-grade ПО на базе LLM. ~17K+ ⭐ | [GitHub](https://github.com/humanlayer/12-factor-agents) |
| **NirDiamant/Prompt_Engineering** | 22 практических учебных ноутбука Jupyter. ~3K+ ⭐ | [GitHub](https://github.com/NirDiamant/Prompt_Engineering) |
| **Context Engineering Repository** | Практический справочник с первого принципа для перехода от инженерии промптов к проектированию контекста. | [GitHub](https://github.com/davidkimai/Context-Engineering) |
| **AI Agent System Prompts Library** | Коллекция системных промптов от продакшн AI-агентов для кодирования (Claude Code, Gemini CLI, Cline, Aider, Roo Code). | [GitHub](https://github.com/tallesborges/agentic-system-prompts) |
| **Awesome Vibe Coding** | Отредактированный список 245+ инструментов и ресурсов для создания программного обеспечения с помощью промптов на естественном языке. | [GitHub](https://github.com/taskade/awesome-vibe-coding) |
| **OpenAI Cookbook** | Официальные рецепты для промптов, инструментов, RAG и оценок. | [GitHub](https://github.com/openai/openai-cookbook) |
| **Embedchain** | Фреймворк для создания ботов в стиле ChatGPT поверх вашего набора данных. | [GitHub](https://github.com/embedchain/embedchain) |
| **ThoughtSource** | Фреймворк для науки машинного мышления. | [GitHub](https://github.com/OpenBioLink/ThoughtSource) |
| **Promptext** | Извлекает и форматирует контекст кода для AI-промптов с подсчетом токенов. | [GitHub](https://github.com/1broseidon/promptext) |
| **Price Per Token** | Сравнение цен на API LLM для 200+ моделей. | [Сайт](https://pricepertoken.com/) |
| **OpenPaw** | CLI-инструмент (`npx pawmode`), который превращает Claude Code в персонального ассистента, генерируя системные промпты (CLAUDE.md + SOUL.md) с личностью, памятью и 38 маршрутизаторами навыков. | [GitHub](https://github.com/daxaur/openpaw) |
| **Think Better** | CLI с открытым кодом, который навсегда встраивает 10 структурированных фреймворков принятия решений (MECE, Issue Trees, Pre-Mortems) и 12 детекторов когнитивных искажений в промпты AI-ассистентов. Go, MIT. | [GitHub](https://github.com/HoangTheQuyen/think-better) |
---
## API
💻
### OpenAI
| Модель | Контекст | Цена (вход/выход за 1M токенов) | Ключевая особенность |
|:-------|:---------|:--------------------------------|:---------------------|
| GPT-5.2 / 5.2 Thinking | 400K | $1.75 / $14 | Флагман последнего поколения, скидка 90% при кешировании, настраиваемое рассуждение |
| GPT-5.1 | 400K | $1.25 / $10 | Флагман предыдущего поколения |
| GPT-4.1 / 4.1 mini / nano | 1M | $2 / $8 | Лучшая модель без рассуждений, на 40% быстрее и на 80% дешевле GPT-4o |
| o3 / o3-pro | 200K | Варьируется | Модели рассуждений с нативным использованием инструментов |
---
| o4-mini | 200K | Экономически эффективный | Быстрое рассуждение, лучший результат на AIME в своей ценовой категории |
| GPT-OSS-120B / 20B | 128K | $0.03 / $0.30 | Первые модели с открытыми весами, лицензия Apache 2.0 |
Ключевые особенности: Responses API, Agents SDK, Структурированные ответы, вызов функций, кэширование промптов (скидка 90%), Batch API (скидка 50%), поддержка MCP. [Документация платформы](https://platform.openai.com/docs/models)
### Anthropic (Claude)
| Модель | Контекст | Цена (Вход/Выход за 1M токенов) | Ключевая особенность |
|:------|:--------|:-------------------------------|:--------------------|
| Claude Opus 4.6 | 1M (бета) | $5 / $25 | Самая мощная, передовые задачи кодирования и агентности |
| Claude Sonnet 4.5 | 200K | $3 / $15 | Лучшая модель для кодирования, 61.4% на OSWorld (использование компьютера) |
| Claude Haiku 4.5 | 200K | Быстрый тариф | На уровне нового рубежа, самая быстрая в классе моделей |
| Claude Opus 4 / Sonnet 4 | 200K | $15/$75 (Opus) | Opus: 72.5% на SWE-bench, Sonnet 4 обеспечивает GitHub Copilot |
Ключевые особенности: Расширенное рассуждение с использованием инструментов, Использование компьютера, MCP (зародился здесь), кэширование промптов, Claude Code CLI, доступен на AWS Bedrock и Google Vertex AI. [Документация API](https://docs.anthropic.com/)
### Google (Gemini)
| Модель | Контекст | Цена (Вход/Выход за 1M токенов) | Ключевая особенность |
|:------|:--------|:-------------------------------|:--------------------|
| Gemini 3 Pro Preview | 1M | $2 / $12 | Самая умная модель Google, развернута для 2 млрд+ пользователей Поиска |
| Gemini 2.5 Pro | 1M | $1.25 / $10 | Лучшая для задач кодирования/агентности, модель с рассуждением |
| Gemini 2.5 Flash / Flash-Lite | 1M | $0.30/$1.50 · $0.10/$0.40 | Лидеры по соотношению цены и производительности |
Ключевые особенности: Рассуждение (все модели 2.5+), привязка к Google Поиску, выполнение кода, Live API (аудио/видео в реальном времени), кэширование контекста. [Google AI Studio](https://ai.google.dev/)
### Meta (Llama)
| Модель | Архитектура | Контекст | Ключевая особенность |
|:------|:------------|:--------|:--------------------|
| Llama 4 Scout | 109B MoE / 17B активных | 10M | Помещается на один H100, мультимодальная, с открытыми весами |
| Llama 4 Maverick | 400B MoE / 17B активных, 128 экспертов | 1M | Превосходит GPT-4o, с открытыми весами |
| Llama 3.3 70B | Dense | 128K | Соизмерима с Llama 3.1 405B |
Доступна у 25+ облачных партнёров, Hugging Face и через API вывода. [Llama](https://ai.meta.com/llama/)
### Другие значимые провайдеры
| Провайдер | Описание | Ссылка |
|:---------|:---------|:------:|
| **Mistral AI** | Mistral Large 3 (675B MoE), Devstral 2, Ministral 3. Apache 2.0. | [Сайт](https://mistral.ai) |
| **DeepSeek** | V3.2 (671B MoE), R1 (рассуждение, лицензия MIT). $0.15/$0.75 за 1M токенов. | [Сайт](https://deepseek.com) |
| **xAI (Grok)** | Grok 4.1 Fast: контекст 2M, $0.20/$0.50 за 1M токенов. | [Сайт](https://x.ai) |
| **Cohere** | Command A (111B, контекст 256K), Embed v4, Rerank 4.0. Отлично справляется с RAG. | [Сайт](https://cohere.com) |
| **Together AI** | 200+ открытых моделей с задержкой менее 100 мс. | [Сайт](https://together.ai) |
| **Groq** | Аппаратное обеспечение LPU со скоростью вывода ~300+ токенов/сек. | [Сайт](https://groq.com) |
| **Fireworks AI** | Быстрый вывод с соблюдением стандартов HIPAA и SOC2. | [Сайт](https://fireworks.ai) |
| **OpenRouter** | Единый API для 300+ моделей от всех провайдеров. | [Сайт](https://openrouter.ai) |
| **Cerebras** | Кремниевые пластины (вафельные кристаллы) с лучшим общим временем ответа. | [Сайт](https://cerebras.ai) |
| **Perplexity AI** | Поисковый API с расширениями и источниками. | [Сайт](https://perplexity.ai) |
| **Amazon Bedrock** | Управляемая сервисная платформа для нескольких моделей с Claude, Llama, Mistral, Cohere. | [Сайт](https://aws.amazon.com/bedrock/) |
| **Hugging Face Inference** | Доступ к открытым моделям через API. | [Сайт](https://huggingface.co/docs/api-inference/index) |
---
## Наборы данных и бенчмарки
💾
### Основные бенчмарки (2024–2026)
| Название | Описание | Ссылка |
|:---------|:---------|:------:|
| **Chatbot Arena / LM Arena** | 6 млн+ голосов пользователей для попарных сравнений LLM с рейтингами Elo. Де-факто стандарт для предпочтений человека. | [Сайт](https://lmarena.ai/) |
| **MMLU-Pro** | 12 000+ вопросов уровня аспирантуры в 14 областях. NeurIPS 2024 Spotlight. | [GitHub](https://github.com/TIGER-AI-Lab/MMLU-Pro) |
| **GPQA** | 448 "устойчивых к Google" вопросов по STEM; неспециалисты-валидаторы решают только 34%. | [arXiv](https://arxiv.org/abs/2311.12022) |
| **SWE-bench Verified** | Валидированный людьми подмножество из 500 задач для решения реальных проблем GitHub. | [Сайт](https://www.swebench.com/) |
| **SWE-bench Pro** | 1 865 задач из 41 профессионального репозитория; лучшие модели набирают только ~23%. | [Таблица лидеров](https://scale.com/leaderboard/swe_bench_pro_public) |
| **Humanity's Last Exam (HLE)** | 2 500 вопросов, проверенных экспертами; топовые ИИ набирают только ~10–30%. | [Сайт](https://agi.safe.ai/) |
| **BigCodeBench** | 1 140 задач по кодированию в 7 областях; ИИ достигает ~35.5% успеха против 97% у человека. | [Таблица лидеров](https://huggingface.co/spaces/bigcode/bigcodebench-leaderboard) |
| **LiveBench** | Устойчив к заражению, вопросы часто обновляются. | [Статья](https://openreview.net/forum?id=sKYHBTAxVa) |
| **FrontierMath** | Математика исследовательского уровня; ИИ решает только ~2% задач. | Исследование |
| **ARC-AGI v2** | Абстрактное рассуждение, измеряющее подвижный интеллект. | Исследование |
| **IFEval** | Оценка следования инструкциям с ограничениями форматирования/содержания. | [arXiv](https://arxiv.org/abs/2311.07911) |
| **MLE-bench** | Оценка инженерии машинного обучения от OpenAI через задачи в стиле Kaggle. | [GitHub](https://github.com/openai/mle-bench) |
| **PaperBench** | Оценивает способность ИИ воспроизвести 20 статей ICML 2024 с нуля. | [GitHub](https://github.com/openai/preparedness) |
### Таблицы лидеров и мета-бенчмарки
| Название | Описание | Ссылка |
|:---------|:---------|:------:|
| **Hugging Face Open LLM Leaderboard v2** | Оценивает открытые модели по MMLU-Pro, GPQA, IFEval, MATH. | [Таблица лидеров](https://huggingface.co/spaces/open-llm-leaderboard/open_llm_leaderboard) |
| **Artificial Analysis Intelligence Index v3** | Агрегирует 10 оценок. | [Сайт](https://artificialanalysis.ai/) |
| **SEAL от Scale AI** | Размещает SWE-bench Pro и оценки агентности. | [Таблица лидеров](https://scale.com/leaderboard) |
### Наборы данных промптов и инструкций
| Название | Описание | Ссылка |
|:---------|:---------|:------:|
| **P3 (Public Pool of Prompts)** | Шаблоны промптов для 270+ задач NLP, использованные для обучения T0 и подобных моделей. | [HuggingFace](https://huggingface.co/datasets/bigscience/P3) |
| **System Prompts Dataset** | 944 шаблонов системных промптов для рабочих процессов агентов (автор Daniel Rosehill, август 2025). | [HuggingFace](https://huggingface.co/datasets/danielrosehill/system_prompts) |
| **OpenAssistant Conversations (OASST)** | 161 443 сообщения на 35 языках с 461 292 оценками качества. | [HuggingFace](https://huggingface.co/datasets/OpenAssistant/oasst1) |
| **UltraChat / UltraFeedback** | Масштабные синтетические наборы данных инструкций и предпочтений для обучения выравнивания. | HuggingFace |
| **SoftAge Prompt Engineering Dataset** | 1 000 разнообразных промптов в 10 категориях для тестирования производительности промптов. | HuggingFace |
| **Text Transformation Prompt Library** | Всеобъемлющая коллекция промптов для преобразования текста (май 2025). | HuggingFace |
| **Writing Prompts** | ~300 000 написанных людьми историй с промптами из r/WritingPrompts. | [Kaggle](https://www.kaggle.com/datasets/ratthachat/writing-prompts) |
| **Midjourney Prompts** | Текстовые промпты и URL изображений, полученные из публичного Discord MidJourney. | [HuggingFace](https://huggingface.co/datasets/succinctly/midjourney-prompts) |
| **CodeAlpaca-20k** | 20 000 пар "инструкция-вывод" по программированию. | [HuggingFace](https://huggingface.co/datasets/sahil2801/CodeAlpaca-20k) |
| **ProPEX-RAG** | Набор данных для оптимизации промптов в рабочих процессах RAG. | HuggingFace |
| **NanoBanana Trending Prompts** | 1 000+ подобранных промптов для генерации изображений ИИ из X/Twitter, ранжированных по вовлечённости. | [GitHub](https://github.com/jau123/nanobanana-trending-prompts) |
### Наборы данных "красной команды" и адверсarialные наборы данных
| Название | Описание | Ссылка |
|:---------|:---------|:------:|
| **HarmBench** | 510 вредоносных поведений по стандартным, контекстуальным, авторским и мультимодальным категориям. | [Сайт](https://safetyprompts.com/) |
| **JailbreakBench** | Открытый бенчмарк устойчивости к джейлбрейку с 100 промптами. | Исследование |
| **AgentHarm** | 110 вредоносных задач для агентов в 11 категориях вреда. | [arXiv](https://arxiv.org/abs/2410.09024) |
| **DecodingTrust** | 243 877 промптов, оценивающих надёжность по 8 параметрам. | Исследование |
| **SafetyPrompts.com** | Агрегатор, отслеживающий 50+ наборов данных по безопасности/красной команде. | [Сайт](https://safetyprompts.com/) |
---
## Модели
🧠
### Передовые модели (2025–2026)
| Модель | Провайдер | Контекст | Ключевое преимущество |
|:------|:---------|:--------|:---------------------|
| **GPT-5.2** | OpenAI | 400K | Общий интеллект, 100% на AIME 2025 |
| **Claude Opus 4.6** | Anthropic | 1M (бета) | Кодирование, агентные задачи, расширенное рассуждение |
| **Gemini 3 Pro** | Google | 1M | #1 на LMArena (~1500 Elo), мультимодальность |
| **Grok 4.1** | xAI | 2M | #2 на LMArena (1483 Elo), низкая галлюцинация |
| **Mistral Large 3** | Mistral AI | 256K | Лучшая модель с открытыми весами (675B MoE/41B активных), Apache 2.0 |
| **DeepSeek-V3.2** | DeepSeek | 128K | Лучшее соотношение цена/качество (671B MoE/37B активных), лицензия MIT |
| **Llama 4 Maverick** | Meta | 1M | Превосходит GPT-4o (400B MoE/17B активных), модель с открытыми весами |
### Модели рассуждений
| Модель | Ключевая деталь |
|:------|:-----------|
| **OpenAI o3 / o3-pro** | 87.7% на GPQA Diamond. Нативное использование инструментов. |
| **OpenAI o4-mini** | Лучший результат AIME в своём ценовом классе с визуальным рассуждением. |
| **DeepSeek-R1 / R1-0528** | С открытыми весами, обучена с использованием RL. 87.5% на AIME 2025. Лицензия MIT. |
| **QwQ (Qwen с вопросами)** | Модель рассуждений на 32B. Apache 2.0. Сопоставима с R1. |
| **Gemini 2.5 Pro/Flash (Thinking)** | Встроенные рассуждения с настраиваемым бюджетом "мышления". |
| **Claude Extended Thinking** | Гибридный режим с видимой цепочкой рассуждений и использованием инструментов. |
| **Phi-4 Reasoning / Plus** | Модели рассуждений на 14B, конкурирующие с гораздо большими моделями. С открытыми весами. |
| **GPT-OSS-120B** | Модель OpenAI с открытыми весами и CoT (цепочкой рассуждений). Близка к o4-mini по уровню. Apache 2.0. |
### Заметные модели с открытым исходным кодом
| Модель | Провайдер | Ключевая деталь |
|:------|:---------|:-----------|
| **Qwen3-235B-A22B** | Alibaba | Флагманская модель MoE. Сильные способности в рассуждениях, коде, многоязычности. Apache 2.0. Самая скачиваемая семья моделей на HuggingFace. |
| **Gemma 3** | Google | От 270M до 27B. Мультимодальная. Контекст 128K. 140+ языков. |
| **OLMo 2/3** | Allen AI | Полностью открытая (данные, код, веса, логи). OLMo 2 32B превосходит GPT-3.5. Apache 2.0. |
| **SmolLM3-3B** | Hugging Face | Превосходит Llama-3.2-3B. Двухрежимное рассуждение. Контекст 128K. |
| **Kimi K2** | Moonshot AI | 32B активных параметров. С открытыми весами. Специализирована на коде/агентных сценариях. |
| **Llama 4 Scout** | Meta | 109B MoE/17B активных. Контекст 10M токенов. Влезает в одну карту H100. |
### Модели, специализированные на коде
| Модель | Ключевая деталь |
|:------|:-----------|
| **Qwen3-Coder (480B-A35B)** | 69.6% на SWE-bench — веха в открытом коде. Контекст 256K. Apache 2.0. |
| **Devstral 2 (123B)** | 72.2% на SWE-bench Verified. На 7 раз экономичнее Claude Sonnet. |
| **Codestral 25.01** | Модель Mistral для кода. 80+ языков. Поддержка Fill-in-the-Middle. |
| **DeepSeek-Coder-V2** | 236B MoE / 21B активных. 338 языков программирования. |
| **Qwen 2.5-Coder** | 7B/32B. 92 языка программирования. 88.4% на HumanEval. Apache 2.0. |
### Фундаментальные модели (историческая справка)
Эти модели заложили ключевые концепции, но в практическом плане в основном уступили место более новым:
| Модель | Провайдер | Значимость |
|:------|:---------|:-------------|
| GLM-130B | Tsinghua | Открытая двуязычная модель/LLM на английском и китайском (2023) |
| Falcon 180B | TII | Большая открытая генеративная модель (2023) |
| Mixtral 8x7B | Mistral AI | Первая модель с архитектурой MoE с открытым исходным кодом (2023) |
| GPT-NeoX-20B | EleutherAI | Ранняя открытая автогрессивная LLM |
| GPT-J-6B | EleutherAI | Ранняя открытая каузальная языковая модель |
---
## Детекторы ИИ-контента
🔎
### Ведущие коммерческие детекторы
| Название | Точность | Ключевая особенность | Ссылка |
|:-----|:---------|:------------|:----:|
| **GPTZero** | Заявленная 99% | 10M+ пользователей, #1 на G2 (2025). Обнаруживает GPT-4/5, Gemini, Claude, Llama. Доступен бесплатный тариф. | [Веб-сайт](https://gptzero.me) |
| **Originality.ai** | 98–100% (рецензируемая оценка) | Постоянно считается наиболее точным. Объединяет ИИ-детекцию + проверку на плагиат + факт-чекинг. От $14.95/месяц. | [Веб-сайт](https://originality.ai) |
| **Turnitin AI Detection** | 98%+ на неизменённом ИИ-тексте | Доминирует в академической среде. Запустил детектор обхода/очеловечивания ИИ (авг. 2025). Лицензирование для учреждений. | [Веб-сайт](https://www.turnitin.com/solutions/topics/ai-writing/) |
| **Copyleaks** | Заявленная 99%+ | Корпоративный инструмент, обнаруживает ИИ на 30+ языках. Интеграции с LMS. | [Веб-сайт](https://copyleaks.com) |
| **Winston AI** | Заявленная 99.98% | OCR для отсканированных документов, обнаружение ИИ-изображений/дипфейков. 11 языков. | [Веб-сайт](https://gowinston.ai) |
| **Pangram Labs** | 99.3% (COLING 2025) | Наивысший балл в COLING 2025 Shared Task. 100% TPR на "очеловеченном" тексте. 97.7%对抗性стойкость. | [Веб-сайт](https://www.pangram.com) |
### Бесплатные и исследовательские детекторы
| Название | Описание | Ссылка |
|:-----|:-----------|:----:|
| **Binoculars** | Детектор с открытым исходным кодом для исследований, использующий перплексию между двумя LLM. | [arXiv](https://arxiv.org/abs/2401.12070) |
| **DetectGPT / Fast-DetectGPT** | Статистический метод, сравнивающий лог-вероятности исходного текста и его возмущений (вариантов). | [arXiv](https://arxiv.org/abs/2301.11305) |
| **Openai Detector** | ИИ-классификатор для обозначения ИИ-сгенерированного текста (обёртка OpenAI Detector для Python) | [[GitHub]](https://github.com/promptslab/openai-detector) |
| **Sapling AI Detector** | Бесплатный детектор в браузере (до 2000 символов). 97% точности в некоторых исследованиях. | [Веб-сайт](https://sapling.ai/) |
| **QuillBot AI Detector** | Бесплатный, не требует регистрации. | [Веб-сайт](https://quillbot.com/ai-content-detector) |
| **Writer AI Content Detector** | Бесплатный инструмент с цветовой кодировкой результатов. | [Веб-сайт](https://writer.com/ai-content-detector/) |
| **ZeroGPT** | Популярный бесплатный детектор, оценённый в нескольких академических исследованиях. | [Веб-сайт](https://www.zerogpt.com/) |
### Подходы к водяным знакам
| Название | Описание | Ссылка |
|:-----|:-----------|:----:|
| **SynthID (Google DeepMind)** | Водяные знаки для ИИ-текста, изображений и аудио через статистический выбор токенов. Развернут в продуктах Google. | [Веб-сайт](https://deepmind.google/technologies/synthid/) |
| **OpenAI Text Watermarking** | Разработано, но по состоянию на 2025 год всё ещё является экспериментальным. Исследования показывают проблемы с хрупкостью. | Экспериментальная |
**Важная оговорка:** Ни один детектор не заявляет 100% точность. Смешанный человеко-ИИ текст остаётся наиболее трудным для обнаружения (50–70% точности). Сопротивляемость对抗ныматакам широко варьируется. Рынок детекции ИИ, как прогнозируется, вырастет с ~$2.3 млрд (2025) до $15 млрд к 2035 году.
---
## Книги
📖
### Инжиниринг промптов
| Название | Автор(ы) | Издатель | Год |
|:------|:----------|:---------|:-----|
| **Prompt Engineering for LLMs** | John Berryman & Albert Ziegler | O'Reilly | 2024 |
| **Prompt Engineering for Generative AI** | James Phoenix & Mike Taylor | O'Reilly | 2024 |
| **Prompt Engineering for LLMs** | Thomas R. Caldwell | Независимое издание | 2025 |
### Разработка приложений на LLM
| Название | Автор(ы) | Издатель | Год |
|:------|:----------|:---------|:-----|
| **AI Engineering: Building Applications with Foundation Models** | Chip Huyen | O'Reilly | 2025 |
| **Build a Large Language Model (From Scratch)** | Sebastian Raschka | Manning | 2024 |
| **Building LLMs for Production** | Louis-François Bouchard & Louie Peters | O'Reilly | 2024 |
| **LLM Engineer's Handbook** | Paul Iusztin & Maxime Labonne | Packt | 2024 |
| **The Hundred-Page Language Models Book** | Andriy Burkov | Самостоятельное издание | 2025 |
### ИИ-агенты
| Название | Автор(ы) | Издатель | Год |
|:------|:----------|:---------|:-----|
| **Building Applications with AI Agents** | Michael Albada | O'Reilly | 2025 |
| **AI Agents and Applications** | Roberto Infante | Manning | 2025 |
| **AI Agents in Action** | Micheal Lanham | Manning | 2025 |
### Продакшн, надёжность и безопасность
| Название | Автор(ы) | Издатель | Год |
|:------|:----------|:---------|:-----|
| **LLMs in Production** | Christopher Brousseau & Matthew Sharp | Manning | 2025 |
| **Building Reliable AI Systems** | Rush Shahani | Manning | 2025 |
| **The Developer's Playbook for LLM Security** | Steve Wilson | O'Reilly | 2024 |
---
## Курсы
👩🏫
### Бесплатные короткие курсы
- [ChatGPT Prompt Engineering for Developers](https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/) — Совместное преподавание Эндрю Ыном и Исой Фулфорд из OpenAI. Фундаментальная отправная точка. (DeepLearning.AI)
- [Building Systems with the ChatGPT API](https://www.deeplearning.ai/short-courses/building-systems-with-chatgpt/) — Проектирование многоэтапных систем на LLM для промышленного использования. (DeepLearning.AI)
- [AI Agents in LangGraph](https://www.deeplearning.ai/short-courses/ai-agents-in-langgraph/) — Агентные потоки данных с использованием инструментов и исследовательскими агентами. (DeepLearning.AI)
- [Building Agentic RAG with LlamaIndex](https://www.deeplearning.ai/short-courses/building-agentic-rag-with-llamaindex/) — Построение агентного исследовательского RAG. (DeepLearning.AI)
- [Functions, Tools and Agents with LangChain](https://www.deeplearning.ai/short-courses/functions-tools-agents-langchain/) — Вызов функций и построение агентов. (DeepLearning.AI)
- [Prompt Engineering for Vision Models](https://www.deeplearning.ai/short-courses/prompt-engineering-for-vision-models/) — Техники промптинга для моделей зрения. (DeepLearning.AI)
### Университетские курсы и курсы на платформах
- [Prompt Engineering Specialization (Vanderbilt)](https://www.coursera.org/specializations/prompt-engineering) — Серия из 3 курсов от д-ра Джулса Уайта, охватывающая основы и продвинутый PE. (Coursera)
- [Generative AI with LLMs (DeepLearning.AI + AWS)](https://www.coursera.org/learn/generative-ai-with-llms) — Жизненный цикл LLM, трансформеры, RLHF, развёртывание. (Coursera)
- [Stanford CS336: Моделирование языка с нуля](https://cs336.stanford.edu/) — Создайте LLM от начала до конца. (Stanford, 2024–2026)
- [MIT 6.S191: Введение в глубокое обучение](https://introtodeeplearning.com/) — Ежегодный курс, включающий LLM и генеративный ИИ. (MIT, 2024–2026)
- [Полный буткемп по разработке подсказок для ИИ](https://www.udemy.com/course/prompt-engineering-for-ai/) — Охватывает GPT-5, DSPy, LangGraph, агентные архитектуры. Более 58 000 оценок. (Udemy, обновлено в феврале 2026)
### Бесплатные курсы на платформах
- [Основы формирования подсказок от Google](https://grow.google/prompting-essentials/) — 5-шаговый дизайн подсказок, мета-подсказки, Gemini. Менее 6 часов.
- [Основы Microsoft Azure AI: Генеративный ИИ](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/introduction-generative-ai/) — Бесплатный учебный путь, охватывающий LLM, подсказки, агентов, Azure OpenAI.
- [Курс по LLM от Hugging Face](https://huggingface.co/learn/llm-course/chapter1/1) — Сообщество, разработавшее курс по трансформерам, дообучению, созданию моделей рассуждения.
- [Курс по ИИ-агентам от Hugging Face](https://huggingface.co/learn) — Теория агентов на практике. Более 100 000 зарегистрированных студентов.
### Курсы по изучению подсказок
- [ChatGPT для всех](https://learnprompting.org/courses/chatgpt-for-everyone)
- [Введение в разработку подсказок](https://learnprompting.org/courses/introduction_to_prompt_engineering)
- [Продвинутая разработка подсказок](https://learnprompting.org/courses/advanced-prompt-engineering)
- [Введение в взлом подсказок](https://learnprompting.org/courses/intro-to-prompt-hacking)
- [Продвинутый взлом подсказок](https://learnprompting.org/courses/advanced-prompt-hacking)
- [Введение в генеративных ИИ-агентов для бизнес-профессионалов](https://learnprompting.org/courses/introduction-to-agents)
- [Безопасность ИИ](https://learnprompting.org/courses/ai-safety)
---
## Руководства и инструкции
📚
### Официальные руководства от провайдеров
- [Руководство по разработке подсказок от OpenAI](https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering) — Комплексное, охватывающее подсказки для GPT-4.1/5, модели рассуждения, структурированный вывод, агентные рабочие процессы. Постоянно обновляется.
- [Руководство по подсказкам OpenAI GPT-4.1](https://cookbook.openai.com/articles/gpt-4-1-prompting-guide) [2025] — Структурированный дизайн подсказок в стиле агента: настойчивость целей, интеграция инструментов, обработка длинного контекста.
- [Обзор разработки подсказок от Anthropic](https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview) — Итеративный дизайн подсказок, XML-теги, цепочка рассуждений, назначение ролей. Включает генератор подсказок.
- [Лучшие практики Anthropic Claude 4](https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/claude-4-best-practices) [2025–2026] — Параллельное выполнение инструментов, возможности мышления, обработка изображений.
- [Anthropic: Эффективное контекстное проектирование для ИИ-агентов](https://www.anthropic.com/engineering/effective-context-engineering-for-ai-agents) [2025] — Эволюция от разработки подсказок к контекстному проектированию: состояние агента, память, инструменты, MCP.
- [Стратегии подсказок Google Gemini](https://ai.google.dev/docs/prompt_best_practices) — Мультимодальное формирование подсказок для Gemini через Vertex AI и AI Studio.
- [Разработка подсказок в Azure AI Studio от Microsoft](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/prompt-engineering) — Вызов инструментов, дизайн функций, few-shot подсказки, цепочки подсказок.
### Сообщества и независимые руководства
- [Руководство по разработке подсказок (DAIR.AI / promptingguide.ai)](https://www.promptingguide.ai/) — Самое полное руководство с открытым исходным кодом. 18+ техник, руководства для конкретных моделей, научные статьи. Более 3 млн learners. Теперь включает контекстное проектирование.
- [Learn Prompting (learnprompting.org)](https://learnprompting.org/) — Структурированная бесплатная платформа. От начального до продвинутого уровня разработки подсказок, безопасность ИИ, конкурс HackAPrompt.
- [Руководство IBM по разработке подсказок на 2026 год](https://www.ibm.com/think/prompt-engineering) [2026] — Подобранные инструменты, учебные материалы, реальные примеры с кодом на Python.
- [Интерактивное руководство от Anthropic](https://github.com/anthropics/prompt-eng-interactive-tutorial) — 9 главный курс в формате Jupyter notebook с практическими упражнениями.
- [Руководство по разработке подсказок от Lilian Weng](https://lilianweng.github.io/posts/2023-03-15-prompt-engineering/) [2023] — Highly respected technical blog from OpenAI researcher.
- [Руководство Google по разработке подсказок (PDF на 68 страниц)](https://www.reddit.com/r/PromptEngineering/comments/1kggmh0/google_dropped_a_68page_prompt_engineering_guide/) [2025] — Внутреннее руководство по лучшим практикам для Gemini с конкретными паттернами.
- [DigitalOcean: Лучшие практики разработки подсказок](https://www.digitalocean.com/resources/articles/prompt-engineering-best-practices) [2025] — Обновленное руководство, суммирующее техники: few-shot, цепочка рассуждений, подсказки с ролью и т.д.
- [Aakash Gupta: Разработка подсказок в 2025 году](https://news.aakashg.com) [2025] — Практическое руководство с мудростью от внедрения ИИ в OpenAI, Shopify и Google.
- [Лучшие практики разработки подсказок с API OpenAI](https://help.openai.com/en/articles/6654000-best-practices-for-prompt-engineering-with-openai-api) — Вводные лучшие практики от OpenAI.
- [OpenAI Cookbook](https://github.com/openai/openai-cookbook) — Официальные рецепты для вызова функций, RAG, оценки и сложных рабочих процессов.
- [Документация по разработке подсказок от Microsoft](https://microsoft.github.io/prompt-engineering) — Открытые ресурсы Microsoft по разработке подсказок.
- [Книга подсказок DALLE](https://dallery.gallery/the-dalle-2-prompt-book) — Визуальное руководство по формированию подсказок для генерации из текста.
- [Лучшие 100+ подсказок для Stable Diffusion](https://mpost.io/best-100-stable-diffusion-prompts-the-most-beautiful-ai-text-to-image-prompts) — Подсказки для генерации изображений, отобранные сообществом.
- [Вайб-инженерия (Manning)](https://www.manning.com/books/vibe-engineering) — Книга Томаша Лелека и Артура Сковронского о создании программного обеспечения с помощью естественноязыковых подсказок.
---
## Видео
🎥
- [Andrej Karpathy: «Глубокое погружение в LLM» и «Как я использую LLM»](https://www.youtube.com/@AndrejKarpathy) [2024–2025] — Два самых влиятельных видео об ИИ за 2024–2025 год. Подробное техническое погружение, за которым следуют практические модели использования.
- [Karpathy: «Программирование в эпоху ИИ» (YC AI Startup School)](https://karpathy.ai/) [2025] — Ввел термин «вайб-кодинг» (февраль 2025) и продвигал «контекстное проектирование» (июнь 2025).
- [Karpathy: Нейронные сети: от нуля до героя](https://www.youtube.com/@AndrejKarpathy) [2023–2024] — Полный курс лекций, строящий понимание от обратного распространения ошибки до GPT.
- [3Blue1Brown: Серия о нейронных сетях](https://www.youtube.com/@3blue1brown) [Обновлено в 2024] — Иконические анимированные визуальные объяснения трансформеров и механизмов внимания. Более 7 млн подписчиков.
- [AI Explained](https://www.youtube.com/@aiexplained-official) [2024–2025] — Долгосрочный анализ, разбирающий статьи, возможности моделей и развитие PE.
- [Sam Witteveen](https://www.youtube.com/@samwitteveen) [2024–2025] — Практические учебные материалы по разработке подсказок, LangChain, RAG и агентам.
- [Matthew Berman](https://www.youtube.com/@matthew_berman) [2024–2025] — Популярный канал, освещающий выход моделей и практическое использование LLM. Более 600 000 подписчиков.
- [DeepLearning.AI YouTube](https://www.youtube.com/@Deeplearningai) [2024–2026] — Структурированные уроки, обзоры курсов и выступления Эндрю Ына об агентах и карьере в ИИ.
- [Подкаст Lex Fridman (эпизоды об ИИ)](https://www.youtube.com/@lexfridman) [2024–2025] — Длинные интервью с Олтманом, Хинтоном, Амодеи о LLM, подсказках и безопасности.
- [ICSE 2025: Учебный материал по разработке подсказок AIware](https://conf.researchr.org/details/icse-2025/icse-2025-tutorials/) [2025] — Конференционный учебный материал, охватывающий паттерны подсказок, хрупкость, антипаттерны и DSL для оптимизации.
- [CMU Advanced NLP 2022: Подсказывание](https://youtube.com/watch?v=5ef83Wljm-M) — Фундаментальная академическая лекция о методах подсказывания.
- [ChatGPT: 5 секретов разработки подсказок для начинающих](https://www.youtube.com/watch?v=2zg3V66-Fzs) — Доступное введение для новичков.
---
## Сообщества
🤝
### Серверы Discord
- [Learn Prompting](https://learnprompting.org/discord) — Более 40 000 участников. Крупнейший Discord по PE с курсами, хакатонами, конкурсами HackAPrompt.
- [PromptsLab Discord](https://discord.gg/m88xfYMbK6) - Сообщество
- [Midjourney](https://discord.gg/midjourney) — Более 1 млн участников. Основной центр для обмена подсказками для генерации из текста.
- [OpenAI Discord](https://discord.gg/openai) — Официальное сообщество с каналами для GPTs, Sora, DALL-E и помощью по API.
- [Anthropic Discord](https://discord.gg/anthropic) — Официальное сообщество Claude для сотрудничества в области ИИ-разработки.
- [Hugging Face Discord](https://discord.gg/huggingface) — Обсуждение моделей, поддержка библиотек, мероприятия сообщества.
- [FlowGPT](https://flowgpt.com/) — Более 33 000 участников. Более 100 000 подсказок по ChatGPT, DALL-E, Stable Diffusion, Claude.
### Reddit
- [r/PromptEngineering](https://reddit.com/r/PromptEngineering) — Специализированный subreddit для обсуждения техник разработки подсказок.
- [r/ChatGPT](https://reddit.com/r/ChatGPT) — более 10 млн участников. Основное сообщество для пользователей ChatGPT и обмена промптами.
- [r/LocalLLaMA](https://reddit.com/r/LocalLLaMA) — Технически подкованное сообщество по запуску открытых языковых моделей локально.
- [r/ClaudeAI](https://reddit.com/r/ClaudeAI) — Сообщество Anthropic для Claude: обмен промптами, советы по API, сравнения моделей.
- [r/MachineLearning](https://reddit.com/r/MachineLearning) — Академически ориентированные обсуждения исследований в области машинного обучения.
- [r/OpenAI](https://reddit.com/r/OpenAI) — Обсуждения продуктов и API OpenAI.
- [r/StableDiffusion](https://reddit.com/r/StableDiffusion) — более 450 тысяч участников для генерации ИИ-арта и рабочих процессов.
- [r/ChatGPTPromptGenius](https://reddit.com/r/ChatGPTPromptGenius) — более 35 тысяч участников, делятся промптами и совершенствуют их.
### Форумы и платформы
- [Сообщество разработчиков OpenAI](https://community.openai.com/) — Официальный форум для получения помощи по API, обмена лучшими практиками и совместной работы над проектами.
- [Сообщество Hugging Face](https://huggingface.co/) — Центр сотрудничества в сфере открытого ИИ.
- [Сообщество DeepLearning.AI](https://community.deeplearning.ai/) — Форум для обучающихся, обсуждающих курсы и карьеру в ИИ.
- [LessWrong](https://www.lesswrong.com/) — Подробные технические публикации о возможностях и безопасности ИИ.
- [AI Alignment Forum](https://www.alignmentforum.org/) — Специализированные обсуждения исследований по выравниванию ИИ.
- [CivitAI](https://civitai.com/) — Платформа для создателей генеративного ИИ: обмен моделями, LoRA и промптами.
### Организации на GitHub
- [LangChain](https://github.com/langchain-ai) — Фреймворк для создания приложений на основе языковых моделей с открытым исходным кодом. Более 100K звезд.
- [Promptslab](https://github.com/promptslab) — Генеративные модели | Инженерия промптов | Языковые модели.
- [Hugging Face](https://github.com/huggingface) — Центральный хаб: Transformers, Diffusers, Datasets, TRL.
- [DSPy (Stanford NLP)](https://github.com/stanfordnlp/dspy) — Растущее сообщество для систематической оптимизации промптов.
- [OpenAI](https://github.com/openai) — Открытые модели, бенчмарки и инструменты.
---
## 🔬 Автономные исследования и самосовершенствующиеся агенты
> Автосинхронизация из [awesome-autoresearch](https://github.com/alvinunreal/awesome-autoresearch) · Последняя синхронизация: 2026-07-24
### Универсальные потомки
- [kayba-ai/recursive-improve](https://github.com/kayba-ai/recursive-improve) — Рекурсивная рамка самосовершенствования, в которой агенты фиксируют трассировки выполнения, анализируют модели сбоев и применяют целенаправленные исправления с оценкой «сохранить или откатить».
- [vukrosic/auto-research](https://github.com/vukrosic/auto-research) — Управление только через документы для открытой автономной ИИ-исследовательской лаборатории — файловая операционная модель для человеческого руководства и выполнения агентами.
- [uditgoenka/autoresearch](https://github.com/uditgoenka/autoresearch) — Навык Claude Code, который обобщает autoresearch в переиспользуемый цикл для разработки ПО, документации, безопасности, отладки и других измеримых целей.
- [leo-lilinxiao/codex-autoresearch](https://github.com/leo-lilinxiao/codex-autoresearch) — Нативный для Codex навык autoresearch с поддержкой возобновления, уроками между запусками, опциональными параллельными экспериментами и рабочими процессами для конкретных режимов.
- [SeeleAI/Thoth](https://github.com/SeeleAI/Thoth) — Среда выполнения Claude Code и Codex с приоритетом на панель управления для autoresearch, с долговременными запусками, заблокированными рабочими элементами, видимыми журналами и проверяемыми решениями.
- [supratikpm/gemini-autoresearch](https://github.com/supratikpm/gemini-autoresearch) — Навык Gemini CLI, который обобщает autoresearch на любую измеримую цель. Нативный для Gemini: использует поиск Google как источник живой верификации внутри цикла, истинный безголовый ночной режим через --yolo --prompt и контекст в 1 млн токенов. Также работает в IDE Antigravity через .agents/skills/.
- [davebcn87/pi-autoresearch](https://github.com/davebcn87/pi-autoresearch) — Расширение `pi` и панель управления для постоянных экспериментальных циклов, отслеживания метрик в реальном времени, уверенности и возобновляемых сессий autoresearch.
- [drivelineresearch/autoresearch-claude-code](https://github.com/drivelineresearch/autoresearch-claude-code) — Порт плагина/навыка `pi-autoresearch` для Claude Code с чистым рабочим процессом экспериментального цикла и конкретным примером из биомеханики.
- [greyhaven-ai/autocontext](https://github.com/greyhaven-ai/autocontext) — Замкнутая система управления для повторного улучшения агентов, с оценкой, постоянными знаниями, поэтапной верификацией и опциональной дистилляцией в более дешевые локальные среды выполнения.
- [Necmttn/ax](https://github.com/Necmttn/ax) — Локальный цикл рефлексии для ИИ-агентов-программистов: фиксирует сессионные трассировки, превращает повторяющиеся трудности в предложения и отслеживает принятые исправления как эксперименты.
- [jmilinovich/goal-md](https://github.com/jmilinovich/goal-md) — Обобщает autoresearch в паттерн `GOAL.md` для репозиториев, где агент должен сначала построить измеримую функцию пригодности перед оптимизацией.
- [james-s-tayler/lazy-developer](https://github.com/james-s-tayler/lazy-developer) — Навык Claude Code, который управляет autoresearch в рамках приоритетизированной последовательности целей оптимизации (покрытие, скорость тестов, скорость сборки, сложность, количество строк кода, производительность), используя GOAL.md как движок. Поддерживает автономный и многокомпонентный выполнение в режиме Ralph.
- [mutable-state-inc/autoresearch-at-home](https://github.com/mutable-state-inc/autoresearch-at-home) — Коллаборативный форк оригинального autoresearch, добавляющий возможность претендовать на эксперименты, общую синхронизацию лучших конфигураций, обмен гипотезами и координацию в стиле роя между множеством агентов на одной GPU.
- [zkarimi22/autoresearch-anything](https://github.com/zkarimi22/autoresearch-anything) — Обобщает autoresearch на **любую измеримую метрику** — системные промпты, производительность API, лендинги, тестовые наборы, настройку конфигурации, SQL-запросы. "Если вы можете это измерить, вы можете это оптимизировать."
- [Entrpi/autoresearch-everywhere](https://github.com/Entrpi/autoresearch-everywhere) — Кросс-платформенное расширение, которое автоматически определяет конфигурацию оборудования и запускает цикл. Та часть autoresearch, которая "скрепляет и обобщает".
- [ShengranHu/ADAS](https://github.com/ShengranHu/ADAS) — **Автоматический дизайн агентных систем** — ICLR 2025. Мета-агенты, изобретающие новаторские архитектуры агентов путем программирования их на коде.
- [MaximeRobeyns/self_improving_coding_agent](https://github.com/MaximeRobeyns/self_improving_coding_agent) — **SICA**: Самосовершенствующийся агент-программист, который редактирует свою собственную базу кода. Статья Workshop ICLR 2025, демонстрирующая самосовершенствование на уровне каркаса на бенчмарках по программированию.
- [peterskoett/self-improving-agent](https://github.com/peterskoett/self-improving-agent) — Альтернативная архитектура самосовершенствующегося агента с циклами рефлексии и метаобучения.
- [metauto-ai/HGM](https://github.com/metauto-ai/HGM) — **Машина Хаксли-Гёделя** для агентов-программистов — применяет самосовершенствование к производительности на SWE-bench через метауровневую оптимизацию.
- [gepa-ai/gepa](https://github.com/gepa-ai/gepa) — **GEPA (Генетико-Парето)** — Устное сообщение ICLR 2026. Рефлексивная эволюция промптов, превосходящая reinforcement learning (GRPO) на бенчмарках. Оптимизирует любые текстовые параметры по любой метрике с использованием естественноязыковой рефлексии.
- [sentient-agi/EvoSkill](https://github.com/sentient-agi/EvoSkill) — Автоматическое обнаружение навыков для агентов-программистов: эволюционирует переиспользуемые навыки и промпты из неудачных траекторий по отношению к бенчмаркам, с поддержкой Claude Code, Codex CLI, OpenCode, OpenHands и Goose.
- [MrTsepa/autoevolve](https://github.com/MrTsepa/autoevolve) — Вдохновленный GEPA autoresearch для автосоревнований: мутирует кодовые стратегии, проводит прямые матчи, оценивает по Эло/Брэдли-Терри, разветвляет от Парето-фронта. Агент анализирует трассировки матчей для целенаправленных мутаций. Работает как навык Claude Code.
- [HKUDS/ClawTeam](https://github.com/HKUDS/ClawTeam) — Имущество агентного роя для autoresearch — порождает параллельные GPU-направления исследований, распределяет работу между агентами, агрегирует результаты.
- [Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs](https://github.com/Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs) — Обширная библиотека навыков, включая оркестрацию autoresearch с двухконтурной архитектурой (внутренняя оптимизация + внешнее синтезирование).
- [WecoAI/aideml](https://github.com/WecoAI/aideml) — **AIDE**: Агент ML-инженерии с поиском по дереву, который автономно улучшает производительность моделей через итеративную генерацию кода и оценку.
- [weco.ai](https://weco.ai) — **Weco**: Облачная платформа для AIDE с наблюдаемостью, отслеживанием экспериментов и управляемыми запусками — переносит цикл autoresearch в производство.
### Системы исследовательских агентов
- [aiming-lab/AutoResearchClaw](https://github.com/aiming-lab/AutoResearchClaw) — Конвейер исследований от начала до конца, который превращает тему в обзор литературы, эксперименты, анализ, рецензирование и черновики статей; шире, чем autoresearch, но явно из того же ряда.
- [OpenRaiser/NanoResearch](https://github.com/OpenRaiser/NanoResearch) — Автономный исследовательский движок от начала до конца, который планирует эксперименты, генерирует код, запускает задачи локально или на SLURM, анализирует реальные результаты и пишет статьи, основанные на этих результатах.
- [kaust-ark/ARK](https://github.com/kaust-ark/ARK) — **ARK (Автоматический исследовательский комплект)**: конвейер «идея + площадка → статья», управляющий 6 агентами — анализ предложения, поиск литературы, эксперименты в Slurm, написание на LaTeX, итеративное рецензирование. Управление через CLI, веб-интерфейс или Telegram.
- [wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep](https://github.com/wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep) — Рабочие процессы исследований, ориентированные на Markdown, для Claude Code и других агентов, tập trung на независимом обзоре литературы, экспериментах, итерациях над статьями и кросс-модельном рецензировании.
- [skyllwt/AutoSci](https://github.com/skyllwt/AutoSci) — Платформа для исследований на протяжении всего жизненного цикла с централизацией в Вики, построенная на Claude Code, реализующая видение Карпати LLM-Wiki. 20+ навыков охватывают полный цикл: сбор → генерация идей → проверка новизны → проектирование / запуск / оценка экспериментов → написание статьи. Состояние исследования хранится в структурированной вики-базе знаний с интерактивным графом.
- [Sibyl-Research-Team/AutoResearch-SibylSystem](https://github.com/Sibyl-Research-Team/AutoResearch-SibylSystem) — Полностью автономный ИИ-учёный, построенный на Claude Code, с явной родословной AutoResearch, итеративными исследованиями нескольких агентов, выполнением GPU-экспериментов и саморазвивающимся внешним циклом.
- [eimenhmdt/autoresearcher](https://github.com/eimenhmdt/autoresearcher) — Ранний пакет с открытым исходным кодом для автоматизации научных рабочих процессов, в настоящее время ориентированный на генерацию обзоров литературы с амбицией более широких автономных исследований.
- [hyperspaceai/agi](https://github.com/hyperspaceai/agi) — Распределенная, одноранговая исследовательская сеть, где автономные агенты проводят эксперименты, обмениваются результатами, поддерживают таблицы лидеров CRDT и архивируют результаты в GitHub в различных исследовательских областях.
- [Human-Agent-Society/CORAL](https://github.com/Human-Agent-Society/CORAL) — **CORAL**: Автономная многоагентная эволюция для открытых открытий ([arXiv:2604.01658](https://arxiv.org/abs/2604.01658)). Долгоживущие агенты с общей постоянной памятью, асинхронным выполнением и интервенциями на основе сердцебиения; лучший в классе (SOTA) на 10 задачах математики/алгоритмов/систем.
- [SakanaAI/AI-Scientist](https://github.com/SakanaAI/AI-Scientist) — **ИИ-Учёный**: Первая комплексная система для полностью автоматического научного открытия. От генерации идей до написания статьи с минимальным человеческим контролем.
- [SakanaAI/AI-Scientist-v2](https://github.com/SakanaAI/AI-Scientist-v2) — Автоматизация научных открытий уровня воркшопа с помощью агентного древовидного поиска. Устраняет зависимость от шаблонов по сравнению с v1, обобщается на различные исследовательские области.
- [AweAI-Team/AiScientist](https://github.com/AweAI-Team/AiScientist) — **AiScientist**: Долгосрочная исследовательская лаборатория ML с иерархической координацией и协调ом File-as-Bus — файлы рабочего пространства выступают в роли постоянной системы записи. Управляет автономным воспроизведением статей (PaperBench) и итерационными циклами MLE-Bench в стиле соревнований при фиксированном бюджете вычислений/времени. ([arXiv 2604.13018](https://arxiv.org/abs/2604.13018))
- [HKUDS/AI-Researcher](https://github.com/HKUDS/AI-Researcher) — Статья NeurIPS 2025. Полная сквозная автоматизация исследований: гипотеза → эксперименты → рукопись → рецензирование. Продуктовая версия доступна на [novix.science](https://novix.science/chat).
- [openags/Auto-Research](https://github.com/openags/Auto-Research) — **OpenAGS**: Управляет командой ИИ-агентов на протяжении всего исследовательского цикла — обзор литературы, генерация гипотез, эксперименты, написание рукописи и рецензирование.
- [SamuelSchmidgall/AgentLaboratory](https://github.com/SamuelSchmidgall/AgentLaboratory) — Сквозной автономный исследовательский рабочий процесс: идея → обзор литературы → эксперименты → отчет. Поддерживает как автономный, так и режим совместной работы (co-pilot).
- [AgentRxiv](https://agentrxiv.github.io/) — Коллаборативный автономный исследовательский фреймворк, где исследовательские лаборатории агентов делятся сервером препринтов для итеративного наращивания работ друг друга.
- [JinheonBaek/ResearchAgent](https://github.com/JinheonBaek/ResearchAgent) — Итеративная генерация исследовательских идей на основе научной литературы с использованием LLM. Многоагентное рецензирование и обратная связь.
- [du-nlp-lab/MLR-Copilot](https://github.com/du-nlp-lab/MLR-Copilot) — Автономный исследовательский фреймворк для ML — генерирует идеи, реализует эксперименты, анализирует результаты.
- [MASWorks/ML-Agent](https://github.com/MASWorks/ML-Agent) — Усиление агентов LLM для автономной инженерии ML. Учится на пробах и ошибках для улучшения производительности модели.
- [PouriaRouzrokh/LatteReview](https://github.com/PouriaRouzrokh/LatteReview) — Python-пакет с низким порогом входа для **автоматических систематических обзоров литературы** с использованием ИИ-агентов.
- [LitLLM/LitLLM](https://github.com/LitLLM/LitLLM) — ИИ-ассистент для обзора литературы, использующий RAG для создания точных, структурированных разделов связанной работы в научных публикациях.
- [Agent Laboratory](https://agentlaboratory.github.io/) — Трехэтапный исследовательский конвейер: Обзор литературы → Эксперименты → Написание отчета, с специализированными агентами для каждого этапа.
- [happyhappy-jun/writing-driven-autoresearch](https://github.com/happyhappy-jun/writing-driven-autoresearch) — Автономный исследовательский фреймворк в стиле autoresearch, который поддерживает готовую к отправке статью с первой минуты и управляет каждым экспериментом на основе утверждений из этого черновика, замыкая цикл модификации → измерения → проверки → пересмотра. 1-е место на хакатоне [Ralphthon@ICML 2026](https://luma.com/hjuo7auc) по автономным исследованиям.
- [AutoResearch-Factory/Agon](https://github.com/AutoResearch-Factory/Agon) — Сквозной исследовательский оркестратор, построенный на одном основополагающем принципе — Экономии промптов (переиспользуемые циклы, а не одноразовые промпты), плюс пять поддерживающих правил; запускает циклы учёный/программист/аудитор в 10+ дисциплинах, та же родословная переиспользуемых циклов, что и у autoresearch, но масштабированная на полные исследовательские программы.
### Порты платформы и аппаратные форки
- [gianfrancopiana/openclaw-autoresearch](https://github.com/gianfrancopiana/openclaw-autoresearch) — Порта OpenClaw для pi-autoresearch; автономный экспериментальный цикл для любой цели оптимизации с оценкой статистической достоверности.
- [miolini/autoresearch-macos](https://github.com/miolini/autoresearch-macos) — Широко Adopted форка для macOS, адаптирующая оригинальный autoresearch для Apple Silicon / MPS с сохранением исходной структуры цикла.
- [trevin-creator/autoresearch-mlx](https://github.com/trevin-creator/autoresearch-mlx) — Нативная для MLX порта для Apple Silicon, сохраняющая оригинальный цикл фиксированного бюджета `val_bpb`, но полностью устраняющая зависимость от PyTorch/CUDA.
- [jsegov/autoresearch-win-rtx](https://github.com/jsegov/autoresearch-win-rtx) — Нативная для Windows ветка RTX, ориентированная на потребительские GPU NVIDIA, с явными требованиями к видеопамяти и практичным путем настройки рабочего стола.
- [iii-hq/n-autoresearch](https://github.com/iii-hq/n-autoresearch) — Инфраструктура multi-GPU autoresearch с структурированным отслеживанием экспериментов, адаптивной стратегией поиска, восстановлением после сбоев и запросной координацией вокруг классического цикла `train.py`.
- [lucasgelfond/autoresearch-webgpu](https://github.com/lucasgelfond/autoresearch-webgpu) — Порта для браузера/WebGPU, позволяющая агентам генерировать код для обучения, запускать эксперименты прямо в браузере и подавать результаты обратно в цикл без необходимости настройки Python.
- [tonitangpotato/autoresearch-engram](https://github.com/tonitangpotato/autoresearch-engram) — Форка с **постоянной когнитивной памятью** — частотно-взвешенным извлечением знаний из разных сессий для улучшения непрерывности экспериментов.
- [Colab/Kaggle T4 port](https://github.com/karpathy/autoresearch/issues/208) — Адаптация autoresearch для бесплатных GPU T4 (Google Colab / Kaggle) с нулевой стоимостью и нулевой локальной настройкой. Ключевые изменения: Flash Attention 3 → PyTorch SDPA, устранение зависимости от ядер, требующих только H100.
- [ArmanJR-Lab/autoautoresearch](https://github.com/ArmanJR-Lab/autoautoresearch) — Порта для Jetson AGX Orin с **режиссёром** — бинарным файлом на Go, который действует как «творческий директор», внедряя новизну (статьи arxiv + DeepSeek Reasoner) в цикл для выхода из локальных минимумов. Включает сравнение нескольких экспериментов (базовый vs. с руководством режиссёра) с подробным анализом стагнации.
### Специализированные адаптации для областей
- [mattprusak/autoresearch-genealogy](https://github.com/mattprusak/autoresearch-genealogy) — Применяет паттерн autoresearch к генеалогии, используя структурированные промпты, руководства по архивам, проверку источников и рабочие процессы хранилища для итеративного расширения и верификации генеалогических исследований.
- [ArchishmanSengupta/autovoiceevals](https://github.com/ArchishmanSengupta/autovoiceevals) — Использует агрессивных абонентов (adversarial callers) плюс правки промптов с принципом «сохрани или откати» (keep-or-revert) для укрепления голосовых ИИ-агентов в Vapi, Smallest AI и ElevenLabs.
- [chrisworsey55/atlas-gic](https://github.com/chrisworsey55/atlas-gic) — Применяет цикл autoresearch «сохрани или откати» к торговым агентам, оптимизируя промпты и оркестрацию портфеля по скользящему коэффициенту Шарпа вместо потерь модели.
- [RightNow-AI/autokernel](https://github.com/RightNow-AI/autokernel) — Применяет цикл autoresearch к оптимизации GPU-ядр (kernels): профилирование узких мест, редактирование одного ядра, бенчмаркинг, сохранение или откат, повторение.
- [ElliotXie/autozyme](https://github.com/ElliotXie/autozyme) — Мультиагентный фреймворк, применяющий цикл autoresearch (оставить или откатить) к научному ПО на стороне CPU: профилирует целевую функцию, генерирует одного кандидата на оптимизацию, бенчмаркирует скорость при сохранении оригинальных результатов, оставляет или откатывает, повторяет.
- [Agent-Analytics/autoresearch-growth](https://github.com/Agent-Analytics/autoresearch-growth) — Применяет autoresearch к позиционированию посадочных страниц и вариантам A/B тестов, используя снимки аналитики и результаты измеренных экспериментов для инициализации последующих раундов.
- [Rkcr7/autoresearch-sudoku](https://github.com/Rkcr7/autoresearch-sudoku) — Улучшенный рабочий процесс autoresearch, в котором ИИ-агент итеративно переписывает и бенчмаркирует решатель судоку на Rust, в итоге превосходя ведущие решатели, созданные людьми, на сложных наборах тестов.
- [jeongph/autospec](https://github.com/jeongph/autospec) — Считывает бизнес-правила на естественном языке и автономно создает сервис Spring Boot с тестами через цикл «оставить или откатить». Оценивает с помощью Gradle build + JUnit XML. Каркас из 119 строк разрастается до 950 за 5 циклов.
- [vlasenkoalexey/tpu_performance_autoresearch_wiki](https://github.com/vlasenkoalexey/tpu_performance_autoresearch_wiki) — Применяет цикл autoresearch «оставить или откатить» к производительности моделей на TPU (MFU / токенов-в-секунду) на оборудовании v6e: профилирует каждый запуск через XProf MCP-сервер, вносит одно изменение в код модели за эксперимент и оставляет или откатывает на основе измеренного MFU. Связывает цикл с LLM-вики в стиле Карпати для доменных знаний и трассировок оптимизации для каждого эксперимента; включает кейсы Llama3-8B и Qwen3-8B в каналах JAX и torchax.
### Оценка и бенчмарки
- [snap-stanford/MLAgentBench](https://github.com/snap-stanford/MLAgentBench) — Набор бенчмарков для оценки ИИ-агентов в задачах ML-экспериментов. 13 задач от CIFAR-10 до BabyLM.
- [OpenAI/mle-bench](https://github.com/openai/mle-bench) — Бенчмарк OpenAI для измерения эффективности ИИ-агентов в инженерии машинного обучения.
- [chchenhui/mlrbench](https://github.com/chchenhui/mlrbench) — MLR-Bench: Оценка ИИ-агентов в открытым ML-исследованиях. 201 задач из воркшопов NeurIPS/ICLR/ICML.
- [gersteinlab/ML-Bench](https://github.com/gersteinlab/ML-Bench) — Оценивает LLM и агентов для задач машинного обучения на коде уровня репозитория.
- [THUDM/AgentBench](https://github.com/THUDM/AgentBench) — Комплексный бенчмарк для оценки «LLM как агент» в 8 различных средах. ICLR 2024.
### Связанные ресурсы
- [ai-agents-2030/awesome-deep-research-agent](https://github.com/ai-agents-2030/awesome-deep-research-agent) — Избранный список статей и систем глубоких исследовательских агентов.
- [YoungDubbyDu/LLM-Agent-Optimization](https://github.com/YoungDubbyDu/LLM-Agent-Optimization) — Статьи об методах оптимизации ИИ-агентов на базе LLM.
- [VoltAgent/awesome-ai-agent-papers](https://github.com/VoltAgent/awesome-ai-agent-papers) — Избранные статьи об ИИ-агентах за 2026 год — инженерия агентов, память, оценка, рабочие процессы и автономные системы.
- [masamasa59/ai-agent-papers](https://github.com/masamasa59/ai-agent-papers) — Стати об исследованиях ИИ-агентов, обновляемые каждые две недели с помощью автоматизированного поиска в arxiv и избранного отбора.
- [tmgthb/Autonomous-Agents](https://github.com/tmgthb/Autonomous-Agents) — Стати об исследованиях автономных агентов, обновляемые ежедневно.
- [HKUST-KnowComp/Awesome-LLM-Scientific-Discovery](https://github.com/HKUST-KnowComp/Awesome-LLM-Scientific-Discovery) — Обзор EMNLP 2025 о LLM в научных открытиях.
- [openags/Awesome-AI-Scientist-Papers](https://github.com/openags/Awesome-AI-Scientist-Papers) — Коллекция статей об «Ученом ИИ / Роботе-ученом».
- [agenticscience.github.io](https://agenticscience.github.io/) — Обзор: «От ИИ для науки к агентной науке: обзор автономных научных открытий».
- [dspy.ai/GEPA](https://dspy.ai/api/optimizers/GEPA/overview/) — Интеграция GEPA (рефлексивный оптимизатор промптов) в DSPy для составных ИИ-систем.
- [OpenAI Cookbook: Self-Evolving Agents](https://developers.openai.com/cookbook/examples/partners/self_evolving_agents/autonomous_agent_retraining) — Рецепт автономного переобучения агентов с использованием рефлексивной эволюции в стиле GEPA.
- [WecoAI/awesome-autoresearch](https://github.com/WecoAI/awesome-autoresearch) — Избранный список вариантов использования AutoResearch с верифицируемыми трассировками и графиками прогресса, организованными по предметным областям (обучение LLM, GPU-ядра, голосовые агенты, трейдинг и т.д.).
---
## Как внести вклад
Мы приветствуем вклад в этот список! Прежде чем вносить вклад, пожалуйста, уделите время, чтобы ознакомиться с нашими [руководством по внесению вклада](https://github.com/promptslab/Awesome-Prompt-Engineering/blob/main/contributing.md). Эти рекомендации помогут убедиться, что ваш вклад соответствует нашим целям и соответствует нашим стандартам качества и релевантности.
**Что мы ищем:**
- Новые высококачественные статьи, инструменты или ресурсы с кратким описанием их важности
- Обновления существующих записей (нерабочие ссылки, устаревшая информация)
- Исправления количества звезд, цен или информации о моделях
- Переводы и улучшения доступности
**Стандарты качества:**
- Все инструменты должны активно поддерживаться (обновлены в течение последних 6 месяцев)
- Статьи должны быть из рецензируемых изданий или иметь значительное общественное признание
- Наборы данных должны быть общедоступными
- Пожалуйста, включите описание в одну строку, объясняющее ценность ресурса
Спасибо за ваш интерес к участию в этом проекте!