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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #219 · 13.02

Есть такое приложение «Госуслуги Решаем вместе». Можно на карте города обозначить проблему, приложить фото, и отправить на рассмотрение в администрацию губернатора или ещё куда. Вашу проблему в общем случае увидят все остальные на той же карте. А ещё там появится через некоторое время официальный ответ. Совершенно неожиданно, но 90% ответов это длинный канцелярит, суть которого сводится к: «Вот мы нашли бюрократическую формальность, благодаря которой можем ничего не делать с вашей проблемой. Спасибо за обращение». Реально, грустно и смешно читать. Люди пишут, например, фонари во дворе не работают. А им в ответ: фонарями заведует управляющая компания, город тут не при чем, забрать у них контроль тоже не можем, спасибо, до свидания. Или, скажем, просят люди где-то на опасном участке добавить пешеходный переход, потому что все перебегают. Ответ: мы посмотрели, переход и правда нужен, но делать его долго и дорого, а ещё куча бюрократии, так что не будет. Люди, впрочем, тоже хороши. Пачками валятся обращения по поводу неуборки снега. Зачем забивать этим приложение? Снег это общеизвестная беда в Питере, правительство уже и так показало, что ничего не будет с ним делать. На мой взгляд, подобное приложение нужно для того, чтобы обратить внимание администрации города на какие-то вещи, о которых они могут не знать. Какая-то локальная проблема в определенном месте, где чиновники не ездят. А про снег и так понятно. Направил жалобу и я. Расчетный срок ответа 30 дней, посмотрим, какую отписку мне придумают. Моё предположение такое: напишут, что территория в частной собственности или владелец в состоянии суда/спора. А город там не при делах, он на «чужую» территорию повлиять не может. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #langmem

当前筛选 #langmem清除筛选
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