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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #225 · 18.02

Увидел тут проект Doka Guide. Это такой ресурс, на котором авторы пытаются писать техническую документацию простым языком. В целом, идея не нова: "Объяснять что-то энциклопедичное человеческим языком, будто рассказываешь другу, а не читаешь лекцию". Это ещё Лурк использует — там многие вещи вполне себе содержат настоящие знания, но простыми словами. Пока есть вопросы к реализации, конечно. Например, я увидел в статье опечатку, но к системе не подключён никакой модуль исправлений (как на новостных сайтах — жмёшь Ctrl+Enter и отправляешь сразу ошибку редактору). То есть мне надо искать эту статью в репозитории, делать форк, оформлять пулреквест... Лениво. Структура местами странная. Статья о трёхслойной архитектуре в блоке JavaScript, хотя эта концепция не только не связана конкретно с JS, но он ещё и один из наименее удачных примеров её применения. Потому что вообще такие архитектурные паттерны для сложных энтерпрайз-разработок, как правило с сильной статической системой типов на каком-нибудь Java или C#. Осталось стойкое ощущение, что авторы знают только JS и фронтенд. Впрочем, я всё равно не понимаю, как с развитием проекта в одну кучу свалят документацию по всем популярным языкам. Тем не менее, инициатива отличная, и я желаю проекту хорошего будущего. Для начинающих фронтендеров там уже есть много ценного. Буду посматривать иногда, что там происходит. #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