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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #336 · 6.05

Останкино закрыли из-за постоянных угроз минирования. Мне кажется, такие угрозы могут исходить от людей, которые подобным образом хотят устранить источник пропаганды. Что, конечно, очень наивно и глупо. Так что из-за каких-то идиотов не удалось попасть в этот раз. Несколько новых для меня наблюдений про Москву. 1. Я попытался оценить движение, как автомобилист, и, мне показалось, что это жесть. В Питере конечно есть отдельные места, которые и плохо спроектированы, и пользуются большой популярностью у автомобилистов, из-за чего проезжать их — невероятное страдание и почти вечные муки на Земле. Например, Светлановская площадь. Но в Москве водители просто живут в Аду. Чудовищно частая многополосность, толкотня, разметка неочевидной сложности, многоуровневые развязки — я бы в таких условиях автомобиль купил с куда меньшей вероятностью. Хотя, наверное, те, кто живёт тут постоянно, банально привыкли. 2. С парковками, наоборот, какая-то магия. Куда люди девают свои машины? В Москве больше автомобилей, чем в Питере. Но Питер по сравнению с Москвой просто вусмерть запаркованная свалка железа. На Питер в этом отношении буквально невозможно смотреть, причем, как в центре, так и на окраинах. Но в Москве каким-то непостижимым образом этой проблемы нет: улицы чистые и в центре, и в спальных районах. Всегда знал, что нытьё водителей "А где ещё парковаться?" это фейк. Где-то, видимо, можно, если городская администрация имеет волю этим вопросом заниматься. 3. Почти нет каких-то кафешек и подобных бизнесов, вообще нижние этажи зданий очень не развиты. У нас в Питере практически в любой части города нельзя пройти и 20 минут, не наткнувшись на едальню, кондитерскую итд. Здесь же под это могут быть отдельные улицы, но в целом в обычных местах всё очень туго. Мы жили недалеко от ВДНХ, и там на огромный район полтора ноунейм-ресторана, в которых официанты банально не справляются с потоком людей. Интересно, связано ли это с какими-то запретами со стороны города? Гулять по Москве конечно очень круто и приятно, Питеру далеко до такого уровня урбанистики. Но жить в Москве всё ещё не хотел бы. Слишком много всех тут. #travel#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