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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #401 · 27.06

Сегодня целый день был на офлайн-части конференции #DotNext для разработчиков под платформу .NET. Посетил две лекции, два круглых стола (это такое обсуждение несколькими экспертами на сцене, как подкаст, но вживую), поучаствовал во всех активностях, позадавал вопросы и обсудил со спикерами и другими участниками ряд проблем. Вроде всё на месте, но я понял вот что: для меня было мало точек приложения внимания в ширину, однако избыток приложения внимания в глубину. Возможно, я сам себя не слишком правильно настроил. Лето, жара, скоро отпуск: кажется, я ошибочно ожидал чего-то более казуального от мероприятия. Могу сказать, что в своё время посещение TechTrain принесло мне суммарно больше удовольствия, хотя там билеты на порядок дешевле, и выставка в целом более лёгкая и менее тематическая. Здесь же было хорошее глубокое погружение в тему, но горизонтально мне не хватило разнообразия: мало стендов (два), мало пространства по выбору лекций (в каждый момент шло две лекции в двух залах, выбор всегда из двух). На стенде от PVS-Studio поискал ошибки в коде, получил много мерча, прикольного. Но сама система у ребят только корпоративная, индивидуальных лицензий нет, а я возможно даже попробовал бы. Второй стенд от Промсвязьбанка предлагал телеграм-бота с разными заданиями. Я, кстати, Промсвязьбанку писал недавно квиз на Хабр. Они активно хантят народ. Задания были нормальные: там и коммуникация с другими участниками, и ответы на вопросы, и всякое решение задачек. Но разрыв по очкам между точками получения призов такой большой, что всю вторую половину игры я буквально вёл впустую. Из минусов организации отмечу два момента: 1. Офлайн-участников было не очень много, а онлайн-участников существенно больше. Поэтому даже офлайн-участникам предлагалось задавать вопросы спикерам с помощью чатов в Телеграме. Это не только создавало миллион чатов (по каждому докладу свой чат, потому что Телега не умеет в комнаты), но и было неудобно в процессе — ссылка на чат показывалась только в самом начале доклада, если не успел, а вопрос возник по ходу лекции, то найти ссылку проблематично. И вообще, я считаю, что правильно было бы дискриминировать онлайн-участников. Они меньше заплатили за билет, они поленились приехать. Но их удобство в итоге было приоритетным над удобством офлайн-участников просто из-за количества. 2. Дискуссии пересекались по времени с другими лекциями и с обедом. В итоге нельзя было полноценно пообсуждать что-то со спикером, не опоздав куда-то дальше. А на обед я вообще попал тогда, когда почти всё уже съели. За счёт работодателя бы ездил с удовольствием, но за личные деньги, пожалуй, не моё. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 4 подобни публикации

Търсене: #harness

当前筛选 #harness清除筛选
NEWS 鏈新聞-ABMedia

@abmedia_news · Post #23709 · 07.04.2026 г., 13:34

【🚀AI 人工智慧|Agent Harness 才是關鍵:為什麼同一個 AI 模型在不同產品表現天差地遠 】 #Agent#Harness#AI 📍請見報導: https://abmedia.io/agent-harness-engineering-why-same-model-different-performance 📍訂閱鏈新聞頻道:https://linktr.ee/abmedia.io

NEWS 鏈新聞-ABMedia

@abmedia_news · Post #23801 · 11.04.2026 г., 09:30

【🚀AI 人工智慧|Harness Engineering 是什麼?AI 的下一個戰場不是模型,而是模型外面的那層架構 】 #Harness#Engineering#AI 📍請見報導: https://abmedia.io/harness-engineering-ai-agent-framework-explained 📍訂閱鏈新聞頻道:https://linktr.ee/abmedia.io

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15523 · 25.02.2026 г., 12:30

#typescript#agent#agentic#agentic_framework#agentic_workflow#ai#ai_agents#bytedance#deep_research#harness#langchain#langgraph#langmanus#llm#multi_agent#nodejs#podcast#python#superagent#typescript DeerFlow 2.0 is an open-source super agent harness that orchestrates multiple sub-agents, memory systems, and sandboxed execution environments to accomplish complex tasks. Built on LangGraph and LangChain, it combines research, coding, and content creation capabilities with extensible skills and tools. The platform features isolated Docker containers for safe execution, long-term memory that learns your preferences, and the ability to spawn sub-agents that work in parallel on different task angles. You benefit from dramatically reduced research and automation time—tasks that typically take hours complete in minutes—while maintaining full transparency and control over agent decisions through human-in-the-loop collaboration. Whether you need deep research reports, data analysis, slide decks, or custom workflows, DeerFlow handles multi-step complexity without requiring extensive coding knowledge. https://github.com/bytedance/deer-flow

Desi Memes Funny Jokes

@desi_memes_funny_jokes · Post #5101 · 31.07.2024 г., 08:22

#TransformAnger#FuelForSuccess#Harness TheEnergy #PassionDriven#Success Mindset #RiseAboveChallenges #HappinessJourney#PracticeMakesPerfect#Mindfulness#Gratitude#KindnessMatters#JoyfulMoments#PersonalGrowth#HappinessIsAChoice#SpreadLove#LiveFully#MotivationalStudio#AashiqShekhMotivational#FitnessFuelHub#RemixedRhymes#LaughingStudio