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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1078 · 4.03

Первоначально я очень скептически относился к написанию кода нейросетками. Но при этой оценке я допустил ошибку: пробовал технологию на сишарпе, который, во-первых, знаю хорошо, во-вторых, на котором пишут в основном всякий энтерпрайз, где важна архитектура. Нейросети раскрываются, когда тебе нужно закодить чисто утилитарную вещь на малознакомом языке. Архитектуру ты всё равно строишь сам, да и проверить существующий код в большинстве случаев можешь без проблем. Но при этом не обязан помнить, как там в какой-то популярной библиотеке называется нужный метод, или какие есть в этом языке нюансы синтаксиса. Программирование это разговор человека с компьютером на языке компьютера. Нейросети делают шаг в сторону языка человека, но не так, как думают авторы новостных заголовков. Пока ещё в основном нельзя сказать «Сделай мне программу, которая посчитает деньги». Ты всё ещё должен иметь представление о структурах данных, алгоритмах, и, в общем-то, должен быть способен за вменяемое время написать такую программу самостоятельно. Поэтому и с нейросетью ты общаешься соответственно: «Два метода, в первый на вход поступает словарь с таким-то ключом, вытащи из него значения и отсортируй вот этим вот лямбда-выражением, второй метод проверяет пересечение таких-то двух выборок на непустоту и возвращает булев ответ, затем...». И вот это работает очень круто, потому что ты труба шатал помнить, что в этих ваших питонах None вместо Null или как там в каком языке инициализируется список. А так можно написать проект в два-три раза быстрее и с тем же уровнем качества, что и сам. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #virtualization

当前筛选 #virtualization清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15209 · 09.10.2025 г., 14:30

#typescript#docker#docker_compose#linux#rdp#virtualization#windows WinBoat lets you run any Windows app on Linux with a smooth, native-like experience by running a full Windows system inside a Docker container using virtualization. It has an elegant interface and automates installation, so you just pick your settings and it handles the rest. You can run individual Windows apps seamlessly alongside Linux apps or access the full Windows desktop when needed. Your Linux files are easily shared with Windows, making file management simple. This helps you use Windows-only software on Linux without complicated setups, though it requires some system resources and setup steps like enabling virtualization and installing Docker. WinBoat is still in beta, so occasional bugs may occur. https://github.com/TibixDev/winboat

AppPie

@AppPie · Post #2365 · 20.03.2025 г., 04:04

#Apps Cua: 在 Apple Silicon 上创建并运行高性能 macOS 和 Linux 虚拟机 🔗GitHub Cua 是一个用于在 Apple Silicon 芯片 Mac 上创建和运行高性能 macOS 和 Linux 虚拟机的工具集,内置支持 AI 代理,使智能应用能够与虚拟机环境交互。 项目还提供了详细的文档、安装指南、演示视频以及贡献指南。此外,项目还包括辅助库,如 Core、PyLume、Computer Server 和 SOM,以及 Jupyter Notebook 示例,用于展示如何使用计算机使用界面和代理。 主要组件 • Lume:用于运行 macOS/Linux 虚拟机的 CLI 工具,基于 Apple 的 Virtualization.Framework • Computer:用于与 macOS/Linux 沙箱交互的计算机使用界面(CUI)框架 • Agent (实验性):用于在专用 macOS/Linux 沙箱中运行代理工作流的计算机使用代理(CUA)框架 开源许可证 MIT License。 #App#macOS#GitHub#OpenSource#Linux#VM#AI#AppleSilicon#Virtualization 📮 频道 @AppPie

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14711 · 15.05.2025 г., 14:00

#python#agent#ai_agent#apple#computer_use#cua#lume#macos#manus#operator#swift#virtualization#virtualization_framework The information provided doesn't directly relate to Discord bots or their benefits. However, if we consider the broader context of automation and AI tools like those mentioned in the text, these technologies can enhance user experiences by automating tasks and providing interactive features. For example, AI agents can control virtual environments, which might be useful in various applications, including gaming or educational settings. This kind of automation can save time and increase efficiency, similar to how Discord bots automate tasks and engage communities[1][2]. https://github.com/trycua/cua