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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #296 · 11.04

Паттерн Декоратор — специальный способ организации модулей в программе, который позволяет подставить какую-то новую функцию прямо в середину цепочки вызовов, тем самым чуть-чуть подкорректировав поведение. Например, в реальном мире очки для чтения это декоратор. Вы ставите их между вашими глазами и текстом. Глобально взаимодействие ваших глаз и текста не меняется: отражённые световые лучи от страницы книги попадают в ваши зрачки, что с очками, что без них. Но очки располагаются посередине: они принимают лучи на вход и преломляют их, передавая дальше вам в глаза уже изменёнными. Важной особенностью является тот факт, что очки можно снять. Они не требуют ни модификации вашего тела, ни модификации книги. Вообще никакие условия не нужны, кроме наличия самих очков. А если вы в линзах, то внешний наблюдатель может даже этого не знать. Класс-декоратор должен быть спроектирован так, чтобы не требовать никаких изменений в объектах, с которыми он работает. Его можно отключить, чаще всего буквально закомментировав одну строку. В примере ниже программа выведет текст "Привет, мир, в натуре.", и вот это дополнение в конце как раз дописано декоратором. Можно убрать или закомментировать подчёркнутую строчку, не трогая остальной код, для всех внешних вызовов сигнатуры останутся теми же самыми, но выводиться будет уже просто "Привет, мир". В декораторы можно прятать логику, которую буквально навешивают поверх основной функции программы. Например, проверку прав на выполнение операции. Перевод на другой язык, логирование, поддержку обратной совместимости при обновлении и так далее. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 97 подобни публикации

Търсене: #apps

当前筛选 #apps清除筛选
Newlearnerの自留地

@NewLearnerChannel · Post #14513 · 15.07.2025 г., 10:04

#Apps 🧠Braintrust: LLM 开发运维多合一,测试,评估,开发,日志 Braintrust 是一个专为构建 LLM 应用设计的开发运维平台,它通过集成评估、监控与实验管理,加速 Prompt 从原型到生产环境的开发。 ✨特点 - 评估引擎:自定义标准,量化 LLM 输出质量。 - Prompt:版本化 Prompt,跟踪其性能变化,并与生产代码库同步。 - 评分器:通过代码函数或自然语言指令编写自定义评分标准,从简单的启发式规则到利用 LLM 评估。 - 数据集:将来自生产环境的用户交互数据或测试样例整合成可版本化、可扩展的测试数据集,作为评估基准。 - 日志:和主流框架结合,记录模型,Token,成本 - 追踪:生成 LLM 交互的详细执行记录,可视化展示嵌套的工具调用、检索操作和模型调用。 👨🏻‍💻使用场景 - 迭代和优化 LLM 应用:系统性地回答“修改 Prompt 后哪些案例效果变差了?”或“换用新模型后表现如何?”等问题,用工程化方法取代凭感觉的调优。 - 连接生产反馈与测试:将生产环境中的真实用户交互数据(例如用户点赞/点踩的记录)自动沉淀为评估数据集,形成持续改进的闭环。 Notion 的 AI 问答:Notion 使用 Braintrust 为其 Q&A 功能创建了数百个专项功能测试集。通过建立连接生产日志和测试数据集的持续评估流程,其问题修复能力从每天 3 个提升至 30 个。 💬 社区评价 “Braintrust 填补了评估非确定性 AI 系统这个关键且缺失的环节。” — Mike Knoop, Cofounder/Head of AI @ Notion “我从未见过像这样将‘评估’融入‘Prompt 工程’流程的工作流变革。这太惊人了。” — Malte Ubl, CTO @ Vercel “我们把所有东西都记录到 Braintrust。他们让发现和修复问题变得非常容易。” — Simon Last, Cofounder @ Codium 💰定价 - 免费:免费套餐,每月包含 100 万次追踪 和 1 万次评分,适合个人开发者和初期原型验证。 - Pro:$249/月,每月包含 5GB 处理数据和 5 万次评分,无追踪次数限制。 频道:@NewlearnerChannel

Hashtags

TONlines – News

@tonlines · Post #7117 · 08.05.2025 г., 18:42

⚡️Trending Apps: New Voting System in Telegram Apps Center #Telegram#Apps Trending Apps announces that users can now influence the ranking of Mini Apps through a new voting system in the Telegram Apps Center. Active participants will be rewarded with exclusive SBTs and Telegram Gifts. Source: link @tonlines

TONlines – News

@tonlines · Post #7012 · 01.05.2025 г., 14:51

⚡️Trending Apps: Upcoming Feature in Apps Center #Telegram#Apps Trending Apps announced a new feature in the Apps Center, aiming to enhance user engagement by allowing users to influence developments directly. This innovative approach is set to launch within the next 30 days, with more details to be revealed gradually. Source: link @tonlines

AppPie

@AppPie · Post #2062 · 08.07.2024 г., 04:03

#Apps 海棠诗社 —— 古诗词的数字桃源 🔗GitHub 特点 • 按诗集、朝代、诗人、诗词等方式检索,内容丰富,信息齐全 • 按选集、主题、节日、节气、词牌、时令、地理等方式精选分类 • 响应式布局,支持深色模式 许可证 项目采用 MIT License。 #GitHub 📮 频道 @AppPie

Hashtags

123•••89
ПредишнаСтр. 1 от 9Следваща