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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #133 · 6.01

В итоге все четыре сериала, которые выпустили Marvel за год, оказались в лучшем случае средненькими. Да, во всех есть реально крутые моменты, пасхалки, хороший неназойливый фан-сервис. Во всех есть хотя бы одна серия, которую смотришь с удовольствием от начала до конца, да и в целом ни один нет желания бросать на середине. Но послевкусие вообще нулевое, а оправданность ожиданий ниже плинтуса. Эмоций после просмотра практически не остаётся, не более чем прочитать абзац с важной информацией для дальнейшего понимания вселенной. Думаю, Марвел стали одновременно заложниками высокой планки и высокого бюджета. С одной стороны, после театральных блокбастеров ожидаешь как минимум не хуже. Хотя даже последние удаются компании, скажем честно, не каждый раз. С другой стороны, высочайшая стоимость серии — тут тебе и дорогие актеры, и дорогая картинка. В итоге серий приходится делать мало, и их не хватает, чтобы хорошо раскрыть персонажей (даже уже известных), и в особенности чтобы сформулировать и разрешить достаточно глубокий конфликт. Если бы мне год назад кто-то сказал, что, в принципе, все четыре сериала можно пропускать, и я даже как фанат вселенной особенно ничего не потеряю, я бы не поверил. Но увы. Самый сильный крах ожиданий был на Локи, естественно. Такой потенциал потеряли, эх. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #superagent

当前筛选 #superagent清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15523 · 25.02.2026 г., 12:30

#typescript#agent#agentic#agentic_framework#agentic_workflow#ai#ai_agents#bytedance#deep_research#harness#langchain#langgraph#langmanus#llm#multi_agent#nodejs#podcast#python#superagent#typescript DeerFlow 2.0 is an open-source super agent harness that orchestrates multiple sub-agents, memory systems, and sandboxed execution environments to accomplish complex tasks. Built on LangGraph and LangChain, it combines research, coding, and content creation capabilities with extensible skills and tools. The platform features isolated Docker containers for safe execution, long-term memory that learns your preferences, and the ability to spawn sub-agents that work in parallel on different task angles. You benefit from dramatically reduced research and automation time—tasks that typically take hours complete in minutes—while maintaining full transparency and control over agent decisions through human-in-the-loop collaboration. Whether you need deep research reports, data analysis, slide decks, or custom workflows, DeerFlow handles multi-step complexity without requiring extensive coding knowledge. https://github.com/bytedance/deer-flow