Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1028 · 8.10

В Телеграме есть функция "Похожие каналы". Не знаю, как платформа оценивает похожесть, но, думаю, что это комбинированная метрика из подписчиков и ключевых слов. Так вот, тёзка Denull сделал прикольный кластеризатор каналов. Я просканировал свой канал на глубину 3 и обозначил кластеры. Какие интересные выводы из этого можно сделать: 1. Каналов про айти так много (возможно именно в ближайших к моему, но я думаю, что и в целом), что они, в свою очередь, тоже делятся на выраженные кластеры: мобилки, фронт, дизайн и т.д. 2. Больше всего айтишных каналов про ML. Это очень модно. 3. Канал ровно на серединке между "Мобильной разработкой" и "Компьютерной безопасностью" — это канал про компьютерную безопасность в мобильной разработке! Прикольно. 4. Каналы со всякими новостями практически неотделимы от каналов с политикой. 5. Если якобы тематический канал находится очень близко к кластеру "Новости и политика", то, вероятно, этот канал часто постит нетематический ширпотребный мусор для разгона трафика. То есть, я бы на такие не подписывался. 6. Вообще нет кластера по настолкам. Похоже, эта тема довольно слабо освещается в блогах. 7. Стартапы и инвестиции находятся где-то между политикой и машинным обучением. Неспроста. #web

Hashtags

#web

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #superagent

当前筛选 #superagent清除筛选

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15523 · 25.02.2026 г., 12:30

Намери подобни Прегледай

#typescript#agent#agentic#agentic_framework#agentic_workflow#ai#ai_agents#bytedance#deep_research#harness#langchain#langgraph#langmanus#llm#multi_agent#nodejs#podcast#python#superagent#typescript DeerFlow 2.0 is an open-source super agent harness that orchestrates multiple sub-agents, memory systems, and sandboxed execution environments to accomplish complex tasks. Built on LangGraph and LangChain, it combines research, coding, and content creation capabilities with extensible skills and tools. The platform features isolated Docker containers for safe execution, long-term memory that learns your preferences, and the ability to spawn sub-agents that work in parallel on different task angles. You benefit from dramatically reduced research and automation time—tasks that typically take hours complete in minutes—while maintaining full transparency and control over agent decisions through human-in-the-loop collaboration. Whether you need deep research reports, data analysis, slide decks, or custom workflows, DeerFlow handles multi-step complexity without requiring extensive coding knowledge. https://github.com/bytedance/deer-flow

Hashtags