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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #211 · 7.02

Приобщился к миру механических клавиатур. Механическая клавиатура — это название ряда способов организации нажатия клавиш. Разумеется, механика как физическое понятие есть во всех не сенсорных клавиатурах. Можно сделать клавишу, которая продавливает мембрану специальной формы — такие клавиатуры мы в основном видим в ноутбуках. А можно сконструировать специальной формы пружину, у которой в общем случае будет разное усилие в зависимости от положения, разная глубина хода и разный момент срабатывания. Так получилось, что у значимой доли людей работа с такими клавишами вызывает приятный эмоционально-тактильный отклик. Поэтому вокруг механических клавиатур выросла целая религия, без какого-либо преувеличения. Это очень похоже на то, как ведут себя, например, аудиофилы или фанаты Apple: - делать вид, что решений за пределами религии не существует: «Зачем вообще кто-то покупает обычную клавиатуру (...устройства не Apple, простые наушники, итд)?»; - убеждать людей, которые не примкнули к религии, что у них просто религии нормальной не было: «Ты просто попробуй попечатать на механике (...попользоваться айфоном, послушать вот эти наушники, выпить вот этот алкоголь...), обратно не захочешь!»; - тратить много денег на продукты, которые людям вне религии кажутся мало отличимыми от продуктов за мало денег; - создавать много религиозно-специфичных деталей, терминов и ритуалов, непонятных широкому кругу. В мире механических клавиатур так много деталей и мелочей, что утонуть можно очень быстро. Есть типы механизмов и характеристики каждого механизма, которые ещё и носят кодовые названия по цветам. Например, я взял простенькую (по меркам религии) клавиатуру Durgod K320 Nebula, а переключатели у неё Cherry MX Silver — это означает, что у них линейная зависимость между силой и положением, величина усилия 45 сантиньютонов, длина хода до срабатывания 1.2 мм, и общая длина хода 3.4 мм. Настоящие адепты, впрочем, составляют кастомные клавиатуры, где разные клавиши сконфигурированы по-разному. Ещё очень важен звук — на сайтах про механики предлагают даже послушать щелчок того или иного типа переключателей. У меня вот относительно тихие и глухие щелчки. Так вот. Я много слышал об этом, но сам не пользовался раньше. Моя старая клавиатура стёрлась, и я решил попробовать. Надо сказать, на меня религия вполне подействовала! Оказалось, я как раз из тех людей, кому кайфово. Первые дни я вообще не мог остановиться, постоянно хотелось делать клац-клац. Боюсь, при следующей покупке я рискую стать одним из тех, кто будет делать кастомную сборку за неадекватные для клавиатуры деньги. Я во всех чатах после покупки писал о том, как мне прикольно набирать текст. Но вам советовать не стану, не пробуйте! #gadgets

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #adk

当前筛选 #adk清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15039 · 08.08.2025 г., 13:00

#python#adk#agent_samples#agents The Agent Development Kit (ADK) offers ready-made sample agents in Python and Java to help you quickly build AI-powered agents for various tasks, from simple chatbots to complex multi-agent workflows. It supports flexible design, letting you combine multiple specialized agents, use diverse tools, and create adaptable workflows. ADK also includes developer tools for easy testing, debugging, and deployment, and works well with Google’s AI models and other large language models. Using these samples can save you time and effort by providing practical examples and a strong foundation to develop your own intelligent agents efficiently. This helps you focus on your agent’s logic while ADK handles orchestration and scaling. https://github.com/google/adk-samples

AI一线|ShareCentre

@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