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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #273 · 28.03

Недавно, как вы знаете, был большой скандал со сливом данных кучи пользователей из Яндекс Еды. Самое неприятное, пожалуй, что утекли адреса людей с точностью до квартиры. У меня почти всех друзей затронуло так или иначе (и меня самого тоже). Сам слив, как говорят, был вызван саботажем изнутри на фоне последних событий. Независимо от того, какую цель преследовал злоумышленник, навредил он этим всем: адепты любой из сторон конфликта смогут воспользоваться данными для нанесения ущерба своим противникам. Вина самого Яндекса в утечке представляется мне не очень высокой. Не будет же компания проводить в своих рядах идеологическую проверку, а по её результатам увольнять и лишать доступа. Но в статьях с анализом в основном винят Яндекс за сам факт хранения данных. Видел хорошее объяснение на эту тему: штраф за утечку мизерный, а хранение данных бизнесу выгодно, это может принести прибыль в дальнейшем, даже если прямо сейчас данные не нужны. К тому же, чисто технически сложнее сделать так, чтобы правильно понимать, какие данные оставлять, а какие нет, чем просто тупо записывать всё подряд. Так что это вопрос цифр: "дешевле" хранить, чем не хранить. Другое дело, как это всё используется. Вчера заказал продукты в Лавке, и мне в заказ положили рекламную "симкарту" от Мегафона. Я не знаю, сколько стоит Мегафону одна такая реклама, возможно, очень дёшево, и поэтому за ней никак не следят. Ведь Лавке совершенно точно известно, что я и так являюсь клиентом Мегафона. Они буквально только что доставили мне этот самый заказ по моему аккаунту, где указан мегафоновский номер. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #agentskills

当前筛选 #agentskills清除筛选
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