AI Code Context Helper為一個Visual Studio Code擴充套件，利用AST自動提取光標周圍最相關的程式碼段。它識別相關函數、變數、import和文件註解，打造簡潔的上下文包，並傳送給GitHub Copilot、ChatGPT或Codeium等AI助手。通過篩選無關的程式碼並專注於相關範圍，大幅提升AI產生的程式碼建議的準確性。開發者可以自定義上下文深度、支援語言，並無縫整合到現有的AI協助流程中，而無需手動複製貼上或設定。支援JavaScript、TypeScript、Python和Java，適應多元程式碼庫。其較低的效能負擔確保不會中斷開發流程，同時開放源碼架構促進社群改進與客製化。

Berkeley Pacman Projects的倉庫提供一個模組化的Python程式碼庫，讓用戶在Pacman迷宮中建立並測試AI代理。它引導學習者進行非知情和知情搜尋（DFS、BFS、A*）、對抗性多智能體搜尋（minimax、alpha-beta剪枝），以及強化學習（Q-learning與特徵擷取）。整合的圖形界面實時視覺化代理行為，內建測試案例與自動評分驗證算法正確性。透過反覆實作算法，使用者能在統一的遊戲框架中累積狀態空間探索、啟發式設計、對抗性推理與獎勵導向學習的實務經驗。