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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #385 · 17.06

Второй онлайн-день #DotNext закончился. В числе прочего был интересный разговор на тему «Страх и ненависть в Open Source», но я вам о некоторых особо заметных случаях рассказывал уже вот тут и тут. Ещё послушал про обратное соединение распиленного монолита (бывает, что и такое нужно!) и ещё пару докладов. В целом, впечатления противоречивые. Опишу кратко. Плюсы: 1. Высочайшего качества техническая организация. Ничего не глючило, чистая картинка и звук, удобный UI. 2. Были полезные и практичные вещи, интересные. 3. Реально отвечали на вопросы в чате в реалтайм-режиме. Что прошло ниже моих ожиданий (я впервые на такой дорогой IT-конференции): 1. Наверное, подсознательно я ожидал что с учётом цены билета буквально каждый доклад будет супер звёздным уровня "Торвальдс лично рассказывает подробности устройства ядра Linux, и делает это с шутками и котиками". Но доклады в среднем довольно обычные. Некоторые поверхностные, другие на очень далёкую от меня тему. И ещё их не очень много, не то, чтоб был гигантский выбор. Хотя, справедливости ради, больше 2-3 лекций в день тяжело осилить. 2. Интерактивные фишки формально заявлены: виртуальные стенды и квизы. По факту, во-первых, стенды и квизы полностью повторяют друг друга, во-вторых, их было всего два, и интересный (на мой личный взгляд) только один. Я ожидал, что их хотя бы десяток будет. 3. Часть обсуждения в Telegram, часть прямо в онлайн-чате лекции, и это, на мой взгляд, не пошло на пользу. Мне не хотелось вступать в Telegram-чат, но активность в основном чате лекции была низкой, при этом с телефона такой чат вообще не подразумевался. Я для себя убедился, что всё-таки именно мне в таких мероприятиях важна офлайновость: прийти и вживую потусить, получить мерч, поучаствовать в активностях. Чисто в онлайн-формате сугубо на мой взгляд мероприятие себя не окупает. Посмотрим, что будет в офлайне 27-го числа, напишу вам отзыв. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 6 подобни публикации

Търсене: #playwright

当前筛选 #playwright清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15450 · 29.01.2026 г., 18:00

#other#playwright Playwright CLI is a simple command-line tool for browser automation that works best with coding agents like Claude or GitHub Copilot. Install it globally with `npm install -g @playwright/cli@latest`, then use commands like `open`, `type`, `click`, `screenshot` to control browsers efficiently without loading heavy page data. It saves tokens for faster AI tasks on large codebases. You benefit by automating web tests, taking screenshots, and managing sessions quickly, making your coding and testing workflows smoother and more reliable. https://github.com/microsoft/playwright-cli

AppPie

@AppPie · Post #2291 · 31.12.2024 г., 04:02

#Developers Shortest: AI 驱动的自然语言测试框架 🔗GitHub Shortest 是一个基于 Playwright 的端到端测试框架,允许你用自然语言编写测试用例,由 AI 处理具体实现。 主要特点 • 自然语言测试:用日常语言描述测试场景 • AI 驱动执行:使用 Claude API 处理测试实现 • Playwright 基础:稳定可靠的测试执行 • GitHub 集成:支持双因素认证 • 邮件验证:集成 Mailosaur 开源许可证 MIT license。 #GitHub#OpenSource#Testing#AutomatedTesting#AI#Playwright 📮 频道 @AppPie​​​​​​​​​​​​​​​​

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15527 · 28.02.2026 г., 11:30

#typescript#fingerprinting#playwright#puppeteer#scraping#typescript Fingerprint-suite is a toolkit that generates and injects realistic browser fingerprints into automated browsers like Playwright and Puppeteer. It includes four modular packages: header-generator for HTTP headers, fingerprint-generator for browser fingerprints, fingerprint-injector for injection, and a Bayesian network for realistic fingerprint creation. Since websites increasingly use fingerprinting to track and identify users, this tool helps your web scrapers avoid detection by mimicking real browser behavior. You can customize fingerprints by device type and operating system, making your automated browsing appear completely legitimate to anti-bot systems. https://github.com/apify/fingerprint-suite

✈️ OpenCLI | 让 AI 直接调用网站和桌面应用,这个 CLI 野心有点大 🏷 检索标签:#OpenCLI#AIAgent#CLI#Playwright#Electron#AI#openclaw ⭐️ 详情介绍:OpenCLI 是个 AI Native 的命令行项目,把原本只能手点的网站、本地工具、Electron 应用,统统改造成 AI 能直接调用的 CLI。它 复用你自己的 Chrome 登录状态 去操作网站,避免风控 像 B站、知乎、小红书、X、Reddit、YouTube 这些站点,还有 gh、docker 这类本地工具 都支持;再加上 explore 自动摸功能、synthesize 生成适配器、动态注册命令,很多原本得自己慢慢弄得东西接,它先帮你干起来 📖GitHub · OpenCLI 😌频道 |🙂群聊 |😋中文包 |☺️搜索

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15152 · 17.09.2025 г., 13:30

#typescript#agent#ai#ai_agents#ai_tools#automation#browser#browser_automation#browser_use#chrome_extension#comet#dia#extension#manus#mariner#multi_agent#n8n#nano#opensource#playwright#web_automation Nanobrowser is a free, open-source Chrome extension that uses multiple AI agents to automate complex web tasks directly in your browser, keeping your data private since everything runs locally. It supports many AI language models, lets you customize which models handle different tasks, and offers an easy chat interface to control and track automation. You can automate repetitive tasks, ask follow-up questions, and review past interactions without coding. It works best on Chrome and Edge and is a cost-effective alternative to expensive AI automation tools, giving you powerful, flexible web automation with full control and privacy. https://github.com/nanobrowser/nanobrowser

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15520 · 24.02.2026 г., 14:30

#python#ai#ai_scraping#automation#crawler#crawling#crawling_python#data#data_extraction#mcp#mcp_server#playwright#python#scraping#selectors#stealth#web_scraper#web_scraping#web_scraping_python#webscraping#xpath Scrapling is a fast Python web scraping tool that fetches pages, bypasses anti-bot blocks like Cloudflare, and adapts to site changes by auto-finding elements. Use simple CSS/XPath selectors, spiders for big crawls with pause/resume, proxy rotation, and CLI—no code needed sometimes. Install via pip; it's memory-light and beats others in speed. You save time fixing broken scrapers, scrape reliably at scale, cut costs with AI tools, and focus on using data for leads, prices, or research. https://github.com/D4Vinci/Scrapling