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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

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

Резултати

Намерени 5 подобни публикации

Търсене: #nansen

当前筛选 #nansen清除筛选
Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64891 · 10.04.2026 г., 07:14

🚀 Ethereum and Chainlink Whales Accumulate Ahead of U.S. CPI Release According to NS3.AI, recent data from Santiment reveals that Ethereum whale wallets have accumulated 500,000 ETH, valued at approximately $1.09 billion, just before the release of the U.S. Consumer Price Index (CPI). In a similar move, Chainlink whale wallets have added 1.89 million LINK, worth about $16.93 million. Meanwhile, Nansen data indicates that Uniswap whale wallets have reduced their holdings by 2.48% over the past week, equivalent to around 90,000 UNI, as traders brace for potential volatility in response to the upcoming inflation report. #Ethereum#Chainlink#Whales#CPI#Uniswap#ETH#LINK#UNI#Inflation#Santiment#Nansen

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #4197 · 20.02.2025 г., 07:00

AI Infrastructure Opportunities Emerging! New potential for large-scale AI infrastructure projects! 🤖🔗 While fears of AI replacing humans persist, the reality shows a need for collaboration. Specialized platforms are essential for this interaction. Check out inspirations for creating your own platform here. Additionally, Nansen analysts report that 15,431 wallets experienced significant profit/loss on LIBRA: 86% lost $251M, while a few gained $180M. Recent crypto updates: BTC ETF outflow: $64M, ETH ETF inflow: $19M. During the last 24 hours, 74K traders were liquidated, totaling $139M. Largest liquidation: ETH/USDT at $2M on Binance. #AI#Crypto#VC#Blockchain#Investment#Finance#Tech#DataScience#MarketTrends#Nansen#Wallets#LIBRA#BTC#ETH#Liquidation#ETFs#ProfitLoss#Infrastructure#Innovation#DigitalEconomy#Trading

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #4198 · 20.02.2025 г., 10:00

Traders Face Major Losses with LIBRA Coin Nansen research reveals that 86% of LIBRA coin traders lost money, totaling $251 million in investor losses. Meanwhile, insiders profited over $100 million from the token issuance. For more details, visit CoinDesk. #LIBRA#Argentina#Crypto#Investors#Losses#Trading#Nansen#Market#Finance#Tokens#Wealth#Volatility#DeFi#Research#Blockchain#Memecoin#VC#Funds#Loss#Insiders#TradingStrategy

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3837 · 10.01.2025 г., 10:00

Alternatives vs. Altcoin Market Perspectives 🔍 CEO of CryptoQuant, Ki Yun Joo, labels the altcoin market as a 'zero-sum game' due to stagnant capital influx. He suggests only projects with robust use cases can survive. 🚀 Citi analysts forecast a potential alt season with Trump's return, benefiting Ethereum through ETF capital rotation. 📊 Nansen integrates TON blockchain data, offering real-time metrics for the Web3 ecosystem. 💰 CleanSpark becomes the fourth public miner with over 10,000 BTC, reaching this milestone by mining directly. 📈 Ripple aims to list its new RLUSD stablecoin on major exchanges, including ongoing talks with Coinbase and Binance. Bitstamp recently announced support for RLUSD. #Altcoins#Crypto#Ethereum#ETFs#TON#Web3#CleanSpark#Bitcoin#Ripple#RLUSD#Citi#CryptoQuant#Nansen#Blockchain#Mining#Exchange#Bitstamp#CapitalRotation#AltSeason#DonaldTrump#DataAnalytics

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65295 · 12.04.2026 г., 15:15

🚀 Crypto Analyst Manya Releases Research Tool Rankings Crypto analyst manya has released a ranking of personal research tools. According to ChainCatcher, the rankings categorize tools into different levels based on their effectiveness. The S-tier includes Dune and frontrun.pro, while the A-tier features Coinglass, RootData, Drop, MetaSleuth, and DefiLlama. B-tier tools comprise Arkham, Bubblemaps, Dexscreener, Surf, Nansen, and CoinMarketCap. C-tier tools include Cryptorank and others. #CryptoAnalyst#ResearchTools#CryptoRanking#Dune#frontrunpro#Coinglass#RootData#Drop#MetaSleuth#DefiLlama#Arkham#Bubblemaps#Dexscreener#Surf#Nansen#CoinMarketCap#Cryptorank