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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #25 · 22.05

В старших классах меня привели в мир настоящих настольных игр (то есть не Монополия и не карточный дурак, а прям серьёзные вещи со стратегией и глубиной). Мы с друзьями часами залипали в Сумерки Империи, и было это похоже на то, что вы могли видеть в подвале у героев Очень Странных Дел: «Я кидаю три кубика, чтобы атаковать колонистов на планете, и если захвачу её, получу дополнительный ресурс». Потом у меня был период казуалок и патигеймов (то есть игр для вечеринок вроде «Крокодила» и «Шляпы»). Я, как и многие вошедшие в мир настолок, в первую очередь покупал разные попсовые Манчкины, чтобы привлечь к настолкам своих друзей, которые в них не играли. Ну и, разумеется, использовал игры как средство социализации и знакомств. Ох, сколько десятков часов в Шляпу было наиграно на квартирниках... Но по мере взросления создание новых социальных связей перестало быть нужным: жену я нашёл, а круг друзей стабилизировался вокруг тех людей, с кем мы наиболее взаимно интересны друг другу. И, разумеется, все они либо уже привлечены к миру настольных игр, либо никогда не станут :) Так что сюжет сделал виток — я снова вернулся к глубоким долгим играм на небольшую компанию. И некоторые мои друзья регулярно поставляют мне информацию о новинках в этой области, советуют что-нибудь, приносят поиграть. Вот, например, один друг подсадил меня на Brass — игра на тему промышленной революции в Великобритании в 18-19 веках. Это высочайшего качества «Еврогейм» (стратегия на менеджмент ресурсов) с очень сбалансированной механикой, в которой у вас несколько путей развития. Игра на текущий момент занимает 3 место по всему миру на самом популярном настолочном сайте BoardGameGeek. Если говорить грубо, то Brass — это такой Ticket To Ride, в котором вы строите сеть дорог не саму по себе, а для обеспечения экономической системы производства и продажи товаров. Важный плюс игры лично для меня: сильное влияние игроков друг на друга. Можно прокладывать дороги для доставки ресурсов и товаров другого игрока и получать за это бонус. А можно создавать ресурсы, которые нужны другим игрокам, и за это игра тоже вас наградит. У многих еврогеймов игроки копаются в своих собственных планшетах, и просто параллельно друг с другом набирают очки, а здесь же нужно очень внимательно следить за тем, что делают все. По сложности это игра для любителей глубоких стратегий — вы не посадите за неё ребёнка или казуального игрока. Первые 1-2 партии будете постоянно смотреть в правила и ошибаться в деталях, это нужно перетерпеть. Но она того стоит, играть очень интересно и не надоедает. Дополнительно в книжке есть небольшая историческая справка с обоснованием того или иного правила — мелочь, а приятно. #games

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