TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1043 · 1.12

Пару недель назад достроил атомку в #Satisfactory. Иронично: занимаюсь атомными станциями в реальной жизни по работе, и теперь вот в игре тоже. Понравилось решение разработчиков сделать ядерные отходы неуничтожимыми. Любой ресурс в игре легко удаляется специальной кнопкой, и только атомные энергоблоки производят отходы, которые можно либо переработать очень сложным образом, либо складывать бесконечно куда-то в угол карты. А если хочешь более мощную станцию, то и переработать нельзя, только складывать. Недавно, кстати, состоялся релиз. До этого игра была в «раннем доступе», то есть формально считалась предварительной версией в активной стадии разработки. В релизе же изящно решили сразу две значительные проблемы. Во-первых, теперь можно дорогим и конечным способом точечно масштабировать энергетику и производство в отдельных местах. Это очень нужно ближе к концу игры для тонкой настройки. Во-вторых, и это самое крутое: можно построить специальный телепорт для ресурсов себе в рюкзак. Носить с собой в рюкзаке сколько угодно ресурсов нельзя, и поэтому для действительно масштабного строительства приходилось постоянно бегать на склад, это очень утомляло. Теперь исключительно целях строительства можно забирать ресурсы с некоторой задержкой прямо из места их производства на фабриках, которые ты построил по всей карте. Но конечно для автоматической передачи в цепочках производства так читерить нельзя, и это правильно. Только организация логистики. Игра очень хорошо учит выстраивать процессы и дает понимание ничтожности отдельного элемента, если весь процесс включает тысячи таких элементов. В общем, мастхэв, 350 часов наиграно, и до конца ещё далеко. #games

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #agentskills

当前筛选 #agentskills清除筛选
AI一线|ShareCentre

@ShareCentre · Post #7129 · 26.03.2026 г., 07:45

Google DeepMind 发布 Gemini API 开发者技能:用 Agent Skills 弥合模型知识鸿沟 Google DeepMind 于 3 月 25 日发文介绍其构建的 Gemini API 开发者技能(gemini-api-dev),旨在通过 Agent Skills 规范弥合大语言模型的知识鸿沟。测试显示,Gemini 3 系列模型在启用该技能后,代码生成正确率从不足 7% 大幅提升至接近 100%,但前提是模型需具备强大的推理能力。 ⚙️ 技能内容 该技能包含四部分: - API 高级功能集概览 - 当前模型和各语言 SDK 说明 - 各 SDK 基础示例代码 - 文档入口点列表(作为真实信息源) 技能已开源在 GitHub,支持通过 Vercel skills 和 Context7 两种方式安装: npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-api-dev --global npx ctx7 skills install /google-gemini/gemini-skills gemini-api-dev 📊 评测结果 - 评测集:117 个 prompt,覆盖 Agent 编码、聊天机器人、文档处理、流式内容等场景 - 失败标准:生成的代码使用了旧版 SDK - Gemini 3.0 Pro/Flash:基线仅 6.8%,启用技能后大幅提升 - Gemini 3.1 Pro:基线 28%,启用技能后几乎全部通过 - Gemini 2.5 系列:也有提升,但远不如 3.x 系列——强推理能力是关键 - SDK Usage 类别通过率最低(95%),部分失败来自明确要求使用 Gemini 2.0 模型的 prompt 📎 相关链接 原文:https://developers.googleblog.com/closing-the-knowledge-gap-with-agent-skills/ GitHub:https://github.com/google-gemini/gemini-skills Agent Skills 规范:https://agentskills.io Google ADK Skills 文档:https://google.github.io/adk-docs/skills/ #Google#AI#AgentSkills#GeminiAPI#ADK#开发者工具