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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #131 · 4.01

Инструмент, которым мы делаем работу, очень важен. Да, хороший мастер плохим инструментом сделает лучше, чем плохой — хорошим. Но если речь об эмоциях и удовольствии от работы, здесь удобный и приятный в использовании инструмент значит очень многое. Я ненавидел сверлить стены, пока не купил аккумуляторный перфоратор. Обычным проводным это было мучение: каждый раз искать или розетку рядом или доставать и разматывать удлинитель. А ещё следить за тем, где там провод, и чтобы он не запутался в ногах, тем более когда ты на лестнице. Теперь же я только и ищу, чего б такого просверлить. Аккумуляторный перфоратор — 12/10, стоит каждого рубля. Подобного много. Собирать мебель приятнее шуруповертом с нужной битой, нежели шестигранником, который кладут в комплект. Делать прямые распилы приятнее циркуляркой, а не лобзиком. Класть плитку приятнее с лазерным уровнем и системой выравнивания. И так далее. В программировании аналогично. Я очень высоко ценю удобство языка, на котором пишу. Возьмём к примеру сверлильный станок: он тяжелее, сложнее и занимает больше места, чем дрель. А ещё не везде его можно применить. Но там, где можно, станок позволяет вам выдерживать угол. По сути вся его роль в том, чтобы взять на себя вес дрели и помешать вам сделать ошибку. Мешать делать ошибки — важное свойство инструмента. Именно поэтому я предпочитаю языки с типами. Да, хороший мастер и обычной дрелью просверлит не хуже. Но, напомню, речь идёт об удовольствии, об эмоциях, а не только о результате. Система, которая не даёт сделать ошибку, не только более надёжна сама по себе, но и много приятнее в плане эмоций. Когда ты сложил весь пазл, и последний кусочек идеально вошёл в своё место — это чувство удовлетворения сравнимо с тем, как ты вставляешь новую строчку в программу, и она без ошибок подходит по типам, а из списка подсказок IDE можно брать самые верхние пункты. #life#dev

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