TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #1238 · 15.05
Сделал в компании доклад о применении ИИ в архитектуре, давайте и вам расскажу. Фокус в использовании подхода architecture as code: абсолютно все архитектурные артефакты у нас это тексты. С обычной документацией понятно, это и так некоторый набор текстовых файлов, чаще всего в макрдауне. Для них мы применяем структурный шаблон Arc42 — список из 12 пунктов, по которым нужно распределить информацию о проектируемой системе. Структурный шаблон, во-первых, хорошо известен нейронкам, и они сразу понимают, о чём речь. Во-вторых, можно кинуться в модель бизнес-требованиям и очень быстро создать некий первоначальный набросок, от которого вы дальше уже пляшете, уточняя по пунктам и исправляя ошибки ИИ. Ну и, в-третьих, готовая структура с ящиками, по которым нужно всё раскладывать, это гораздо лучше, чем свалка ADR'ок, как это нередко бывает в компаниях. Со схемами и диаграммами ещё интереснее. Берём инструменты со своими DSL-языками, такие, как Structurizr и PlantUML. Вся схема или диаграмма целиком определяется текстовым файлом. Можно применять Git со всеми его преимуществами. А для нейронок это родная среда: вы, как человек, смотрите на схему глазами, но нейронка работает с её DSL-файлом. Навскидку тут прирост эффективности даже больше, чем в программировании, потому что DSL это просто синтаксис, без смыслового наполнения, человеку его можно вообще не знать. Ты пишешь промпты, а смотришь уже на картинку, сгенерированную схему, и следующим промптом указываешь, где какие правки сделать. Нейронке при этом не приходится думать про потоки, асинхронность, типы данных, она просто правит текст как текст, поскольку у DSL нет поведения. Тут как раз наиболее видна разница между рутинной и интеллектуальной частью работы. Как именно будет выглядеть схема, продумывает архитектор. Если доверить это нейронке, даже мощной, будет полно ошибок, неоптимальностей, неучтённых нюансов среды и так далее. Но вот само по себе написание синтаксиса — имба. #dev@clockstackwheels
Hashtags
Търсене: #geminiapi
@abmedia_news · Post #24369 · 05.05.2026 г., 08:03
【🤖 AI人工智慧｜Gemini API 推 Webhooks：Google 解決長任務輪詢痛點、Batch／Veo 可即時推送】 #Google#GeminiAPI#Webhooks Google 於 5 月 4 日上線 Gemini API Webhooks，解決長任務開發者頻繁輪詢的痛點。 該功能支援 Batch 與 Veo 2 結果主動推送，Logan Kilpatrick 稱此舉大幅優化 DevX。相較 OpenAI 專注消費端產品，Google 則選擇持續深耕開發者基建路線。 📍閱讀全文： https://abmedia.io/gemini-api-webhooks-event-driven-long-running-tasks-may-2026 📍 訂閱鏈新聞頻道：https://linktr.ee/abmedia.io
Hashtags
@bamaogong · Post #926 · 05.10.2025 г., 16:26
#Cloudflare#GeminiAPI#负载均衡#代理服务 部署在 Cloudflare Workers 上的 Gemini API 负载均衡器和代理服务 使用了 Durable Objects 来存储和管理 API 密钥，无论你连接的 worker 节点在属于哪个地区，最后都会转发到美国以后再向 Gemini 发起请求，不用再担心地区不支持的问题！ 🧲 网站网址：http://github.com/zaunist/gemini-balance-do
Hashtags
@semasci · Post #1245 · 18.08.2025 г., 06:59
🚀 Google Imagen 4 — доступен всем разработчикам! Google открыл общий доступ к мощному семейству моделей Imagen 4 для генерации изображений через Gemini API и Google AI Studio. Ключевое: 1. Три модели: ➡️Imagen 4 Fast: Скорость + низкая цена ($0.02/изображение). ➡️Imagen 4: Флагман, лучшее качество и рендеринг текста. ➡️Imagen 4 Ultra: Максимум детализации (премиум). 2. 2K разрешение: Imagen 4 и Ultra теперь генерируют изображения до 2048x2048 пикселей. 3. Безопасность: Встроенная невидимая водяная марка SynthID для ответственного ИИ. 🔥Итог: Революционные возможности генерации изображений теперь доступны разработчикам для интеграции в свои проекты. Подробности и документация на официальном сайте Google #Google#Imagen4#GeminiAPI#ИскусственныйИнтеллект#ГенерацияИзображений#AI Картинка сделана новой моделью по следующему промпту: Create a four panel comic strip in a retro style. The first panel should show a friendly cat sitting next to a Chromebook that is pulled up to the website https://ai.dev comic caption: Imagen 4 is now Generally Available! The second panel should show a dog saying “And we’re introducing Imagen 4 FAST which offers low-latency images at just $0.02 per image” panel three should show the cat saying “2K image upscaling is available too!” Panel 4 should show the cat and dog high-fiving with the caption “Try Imagen 4 in AI Studio now!” https://t.me/semasci
@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