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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #267 · 22.03

В 2019 году Ситимобил пришёл в Петербург. Я тогда публично задал вопрос руководителю PR службы Ситимобила: зачем нужно восьмое приложение такси у меня в телефоне. Но ответ был супер невнятный, что-то в духе "Пусть будет". При этом такси уже тогда был высококонкуретным рынком, поделённым монополистами, а я тогда был самой что ни на есть целевой аудиторией: гик с деньгами и без личного автомобиля, живущий в огромном дождливом городе. Несколько дней назад объявили о закрытии Ситимобила. Понятно, что триггером этого закрытия послужили известные события, но там в статьях упоминается, что бизнес работал в минус, владельцы просто закрывают убыточные направления. Разумеется, эти события не связаны, а пиарщики не обязаны были мне отвечать. Однако, есть некоторые моменты, которые могут служить признаком хорошей или плохой работы процессов. На мой взгляд, ответ на вопрос "зачем ты нужен" должен быть у любого бизнеса прописан в его ядре и находиться в быстром доступе. Каким-то другим вопросам позволительно быть неоднозначными: например, почему услуга или товар стоит столько-то, а не дешевле/дороже. Ценовая политика вообще сложная штука, зависящая от кучи факторов. Позже я убедился в том, что у сервиса проблемы: уже упоминал когда-то в этом блоге, как трижды подряд водители отменяли заказы, как в другой раз водитель посчитал цену низкой и отказался везти, и так далее. В общем, я скучать не буду, прости, Ситимобил. Пойду заказывать Яндекс. #life

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