# ai-engineering-hub — Zitations- & Lizenzhinweis

> 🌐 Sprache: [繁體中文](AI_ENGINEERING_HUB_REFERENCE.md) ｜ [English](AI_ENGINEERING_HUB_REFERENCE_EN.md) ｜ Deutsch ｜ [Français](AI_ENGINEERING_HUB_REFERENCE_FR.md) ｜ [Español](AI_ENGINEERING_HUB_REFERENCE_ES.md) ｜ [日本語](AI_ENGINEERING_HUB_REFERENCE_JA.md) ｜ [한국어](AI_ENGINEERING_HUB_REFERENCE_KR.md)

Die Case-Liste und Kategorien in Teilen des [`04_Scenarios/LLM_APPS_CASE_INDEX.md`](../04_Scenarios/LLM_APPS_CASE_INDEX.md) (LLM-Anwendungs-Case-Index) dieser Methodik werden von **patchy631/ai-engineering-hub** referenziert. Dieses Dokument hält die Upstream-Quelle, Lizenzbedingungen und Zitationsumfang fest.

---

## 1. Upstream-Projekt

| Feld | Wert |
| --- | --- |
| **Projekt** | ai-engineering-hub |
| **Autor** | patchy631 (inkl. „Daily Dose of Data Science" Newsletter) |
| **GitHub URL** | <https://github.com/patchy631/ai-engineering-hub> |
| **Lizenz** | **MIT License** |
| **Inhalt** | 93+ lauffähige AI-Engineering-Projekte über beginner / intermediate / advanced Levels; enthält Jupyter Notebooks und Python Source Code |

## 2. Was es ist

Ein **code-first AI-Engineering-Lern-Hub** — 93+ produktionsbereite Projekte über OCR & Vision, Chat-Interfaces, RAG-Systeme, Agents & Multi-Agent, Voice & Audio, Fine-tuning, Advanced Infrastructure (MCP) und Modell-Vergleiche. Anders als ein simples Link-Verzeichnis bietet es lauffähige Code-Implementierungen und einen strukturierten, progressiven Lernpfad.

## 3. Was wir zitiert haben

| Umfang | Behandlung |
| --- | --- |
| **Repräsentative Projektnamen und Kategorien** | Zitiert als Index-Einträge in `LLM_APPS_CASE_INDEX.md` (Source Tag H) |
| **L1-L5 Mapping, Kurs-Mapping, Anwendungs-Szenario-Notizen** | Originalarbeit dieser Methodik |
| **Source Code / Notebooks der Projekte** | Nicht reproduziert, nicht geforkt; Lerner clonen vom Upstream, wenn sie bauen wollen |

> Der Index deckt die benannten, repräsentativen Projekte von ai-engineering-hub ab; für die volle 93+ Liste siehe das Upstream-Repo — mehr können im Laufe der Zeit zum Index hinzugefügt werden.

## 4. Lizenz-Zusammenfassung

ai-engineering-hub steht unter der **MIT License** — erlaubt freie Nutzung, Modifikation, Weiterverbreitung und kommerzielle Nutzung, einschließlich als Teil eines proprietären Produkts. Die einzige Bedingung ist die Beibehaltung des MIT Copyright-Hinweises und Lizenztextes beim Weiterverbreiten der Source.

Diese Methodik **verbreitet** ihren Source Code **nicht weiter** — sie zitiert nur repräsentative Projektnamen und Kategorien als Index in `LLM_APPS_CASE_INDEX.md`. Lerner, die ein Projekt tatsächlich ausführen wollen, sollten es vom Upstream-Repo erhalten und seinen MIT-Bedingungen entsprechen.

## 5. Zitationsformat für Lerner

> Projekte indiziert von ai-engineering-hub von patchy631 — <https://github.com/patchy631/ai-engineering-hub> (MIT License)

## 6. Disclaimer

Jedes Mapping von ai-engineering-hub-Projekten auf L1-L5 und Kurse in dieser Methodik repräsentiert die Interpretation des Methodik-Autors (Morris Lu / Tiger AI 虎智科技) und repräsentiert nicht die offizielle Position von patchy631. Die Projekte sind meist Lern- / Starter-Implementierungen; Enterprise-Adoption muss die Governance-Mechanismen dieser Methodik anwenden (Human Gate, Evidence, Stage Gate, Security Review). Falls die Upstream-Projektliste in neueren Versionen ändert, siehe das [Upstream-Repository](https://github.com/patchy631/ai-engineering-hub).
