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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1088 · 29.04

Нейросеть очень не любит соблюдать DRY, поэтому её частенько нужно заставлять отдельной командой обернуть повторяющуюся логику в методы, вынести константы в конфиги итд. Но вот еще забавная вещь. Я тут делаю софт для чтения данных по ModbusRTU, и кодом на питоне эмулирую устройство, чтобы читать его потом кодом на сишарпе. У устройства есть 16-битные регистры. Если нужно записать int32 или float, используются два последовательных регистра. В общем, пишу в эмулятор, а при чтении какая-то чушь, все числа другие. Поменял порядок байт, всё равно чушь. Несколько часов отладки. Описываю нейросети проблему, она всякое пытается сделать, и нифига. В основном тоже байты местами меняет, то туда, то обратно. Нет результата. Потом я вычитал сразу пару десятков регистров подряд и вижу, что они смещены на единицу. Проверил: и правда, в эмуляторе пишешь в регистр 2277, а при чтении это число в регистре 2278. Проверил внешней программой: ошибка именно в эмуляторе, читается правильно. Лезу в гитхаб той питоновой библиотеки, которую нейросеть предложила. Нахожу старый закрытый issue с такой же жалобой, а там в ответ: "as intended due to historical reasons...". Сетка даже предположить не могла, что кожаные мешки просто хрень сделали. Даже не смотрела в эту сторону, с её точки зрения библиотека должна была работать без ошибок. Так что пока нейронки не могут, так сказать, думать за пределами коробки, а мы можем. Но когда-нибудь научатся, конечно. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #deepagents

当前筛选 #deepagents清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15565 · 16.03.2026 г., 11:30

#python#ai#deepagents#langchain#langgraph Deep Agents is a ready-to-use AI agent framework that comes with built-in planning, file management, and task delegation tools. It breaks down complex tasks into manageable steps, maintains context across conversations, and can spawn specialized sub-agents to handle focused work independently. You benefit from getting a working agent immediately without building from scratch, while retaining full customization options for your specific needs. The framework handles context management automatically, making it ideal for multi-step projects that traditional agents struggle with. https://github.com/langchain-ai/deepagents