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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #129 · 2.01

Твиттер — самая странная соцсеть. Начнем с того, что там никто не зарабатывает. Я ни разу не слышал, чтобы в твиттере кто-то получал доход от своего десятитысячного аккаунта. Хотя раскрутить такой аккаунт не проще, чем Ютуб до миллиона, а с него уже люди вполне себе живут и на работу не ходят. Но главное не это. Там очень своеобразная аудитория. Я имею ввиду тех, кто пишет очень часто, и вообще ведёт регулярную онлайн социальную активность именно в Твиттере. Так вот, там ярко выражена квинтэссенция либерально-молодёжной повестки: люди в депрессиях и на терапиях, с прогрессивными, но не работающими отношениями, с тревожностью и неуверенностью в себе, с видимой эмоциональной нестабильностью и ранимостью, незрелые адепты инфантильных идеологий. Читаешь как "Килл Ми Плиз", очень полезно — собственные проблемы кажутся незначительными. С другой стороны, именно эта аудитория в таком её состоянии производит самые смешные шутки, и вообще создает один из наиболее интеллектуальных и остроумных русскоязычных источников контента. А ещё там прям много пишут текстов, даже длинные рассказы оформляют "тредами" — цепочками ответов на собственные твиты. Во всём остальном интернете тексты убили дети, а в Твиттере тексты живут милостью невыросших взрослых. Достаточно умных, чтобы писать клёво, но недостаточно мудрых, чтобы разобраться со своей жизнью. Не знаю, как в англоязычном мире (кажется, не так), но в Рунете Твиттер это совершенно уникальное явление. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #a2a

当前筛选 #a2a清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15283 · 09.11.2025 г., 14:30

#go#a2a#agents#agents_sdk#ai#aiagentframework#gemini#genai#go#llm#mcp#multi_agent_collaboration#multi_agent_systems#sdk#vertex_ai The Agent Development Kit (ADK) for Go is an open-source toolkit that makes it easy to build, test, and deploy smart AI agents using the Go programming language. It lets you create simple or complex agent workflows, use ready-made or custom tools, and run your agents anywhere, especially in cloud environments. With ADK, you get full control, flexibility, and the ability to scale your applications, making it faster and simpler to develop powerful AI solutions for real-world tasks. https://github.com/google/adk-go

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14693 · 10.05.2025 г., 12:00

#jupyter_notebook#a2a#agentic_ai#dapr#dapr_pub_sub#dapr_service_invocation#dapr_sidecar#dapr_workflow#docker#kafka#kubernetes#langmem#mcp#openai#openai_agents_sdk#openai_api#postgresql_database#rabbitmq#rancher_desktop#redis#serverless_containers The Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA) design pattern helps you build powerful, scalable AI systems that can handle millions of AI agents working together without crashing. It uses Dapr technology with Kubernetes to efficiently manage many AI agents as lightweight virtual actors, ensuring fast response, reliability, and easy scaling. You can start small using free or low-cost cloud tools and grow to planet-scale systems. The OpenAI Agents SDK is recommended for beginners because it is simple, flexible, and gives you good control to develop AI agents quickly. This approach saves costs, avoids vendor lock-in, and supports resilient, event-driven AI workflows, making it ideal for developers aiming to create advanced, cloud-native AI applications[1][2][3][4]. https://github.com/panaversity/learn-agentic-ai