# ai-engineering-hub — Aviso de cita & licencia

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La lista de casos y categorías en parte del [`04_Scenarios/LLM_APPS_CASE_INDEX.md`](../04_Scenarios/LLM_APPS_CASE_INDEX.md) (índice de casos de aplicación LLM) de esta metodología es referenciada desde **patchy631/ai-engineering-hub**. Este documento registra la fuente upstream, términos de licencia y scope de citación.

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## 1. Proyecto upstream

| Campo | Valor |
| --- | --- |
| **Proyecto** | ai-engineering-hub |
| **Autor** | patchy631 (incl. newsletter "Daily Dose of Data Science") |
| **URL GitHub** | <https://github.com/patchy631/ai-engineering-hub> |
| **Licencia** | **MIT License** |
| **Contenido** | 93+ proyectos de AI engineering ejecutables en niveles beginner / intermediate / advanced; incluye Jupyter Notebooks y código fuente Python |

## 2. Qué es

Un **hub de aprendizaje AI engineering code-first** — 93+ proyectos production-ready en OCR & Vision, interfaces chat, sistemas RAG, agents & multi-agent, voice & audio, fine-tuning, infraestructura avanzada (MCP), y comparaciones de modelos. A diferencia de un simple directorio de enlaces, proporciona implementaciones de código ejecutables y una vía de aprendizaje estructurada y progresiva.

## 3. Qué citamos

| Scope | Tratamiento |
| --- | --- |
| **Nombres de proyectos representativos y categorías** | Citados como entradas de índice en `LLM_APPS_CASE_INDEX.md` (source tag H) |
| **Mapping L1-L5, mapping curso, notas de escenario de aplicación** | Trabajo original de esta metodología |
| **Código fuente / Notebooks de los proyectos** | No reproducidos, no forkeados; los aprendices clonan de upstream si quieren construir |

> El índice cubre los proyectos representativos nombrados de ai-engineering-hub; para la lista completa 93+ ver el repo upstream — más pueden añadirse al índice con el tiempo.

## 4. Resumen de licencia

ai-engineering-hub está bajo **MIT License** — permitiendo uso libre, modificación, redistribución y uso comercial, incluyendo como parte de un producto propietario. La única condición es preservar el aviso de copyright MIT y texto de licencia al redistribuir la fuente.

Esta metodología **no redistribuye** su código fuente — solo cita nombres de proyectos representativos y categorías como índice en `LLM_APPS_CASE_INDEX.md`. Los aprendices que deseen realmente ejecutar un proyecto deben obtenerlo del repo upstream y cumplir con sus términos MIT.

## 5. Formato de citación para aprendices

> Proyectos indexados de ai-engineering-hub por patchy631 — <https://github.com/patchy631/ai-engineering-hub> (MIT License)

## 6. Disclaimer

Cualquier mapping de proyectos ai-engineering-hub a L1-L5 y cursos en esta metodología representa la interpretación del autor de la metodología (Morris Lu / Tiger AI 虎智科技) y no representa la posición oficial de patchy631. Los proyectos son principalmente implementaciones de aprendizaje / inicio; la adopción empresarial debe aplicar los mecanismos de gobernanza de esta metodología (Human Gate, Evidence, Stage Gate, revisión de seguridad). Si la lista de proyectos upstream cambia en versiones más recientes, referir al [repositorio upstream](https://github.com/patchy631/ai-engineering-hub).
