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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #282 · 4.04

В ВК ноль человек прислали ответы, в Телеграме шестеро. При этом в ВК у поста 733 просмотра, а в Телеграме 230 просмотров. Время постинга одинаковое, содержание тоже идентичное. Сначала я хотел сказать что-то вроде "Аудитория ВК меньше любит задачки на подумать, чем аудитория Телеграма", но, пожалуй, честнее будет сказать так: ВК показывает пост той аудитории, которая меньше любит задачки на подумать. Что, конечно, очень странно, учитывая, что весь мой остальной блог для гиков и интеллектуалов в основном. Вообще, обсуждений в Телеграме стало больше, а в ВК меньше. Возможно, на фоне событий люди больше опасаются писать в ВК что угодно, даже не связанное с политикой. Но навскидку мне кажется, что падение доли обсуждений тут началось раньше. Хотя в январе на старте их было больше. Ещё и канал в Телеграме растёт быстрее, чем подписчики ВК, даже если считать по абсолютным цифрам. По относительным Телеграм вообще на три порядка быстрее, чем ВК: в телеге прирост 96%, а в ВК только 0.2%. При этом удобство оформления и чтения до сих пор в ВК значительно выше, чем в Телеграме. А на фоне блокировок активность людей в ВК заметно повысилась — я вижу, что больше стало Историй, статистика сообществ тоже растёт. Пока выводы такие: какая-то аудитория в ВК есть, но целевой или нет, или соцсеть не умеет ей предлагать подходящий контент. Продолжаем наблюдения. #web P.S. Вот график из статистики ВК. Создаётся иллюзия, будто рост есть, но если внимательно посмотреть на цифры, станет всё понятно. Классический обман с масштабом оси Y.

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