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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #444 · 11.07

Вы наверняка знаете о проекте "Кибердеревня" от творческой группы Birchpunk. У них же есть совместная песня с петрозаводским рэпером Albatross, где главный герой читает из будущего о войне с машинами. Там звучат такие строчки: You will never see a normal sidewalk indeed But every moron has a phone with FaceID Он рассуждает о том, что человечество использует технологии неправильно: раз техническое развитие позволяет буквально каждому дураку иметь hi-end устройство с крутыми функциями, почему мы не можем сделать в городах нормальные тротуары? Online cameras watch the hood, delivery droids carry the food But my babushka* has to go to hospital on foot We use technology for something wrong If you're indifferent, why robots should be strong? Я и задумался: а правда, почему так получается? Человечество достигло невероятных высот в обслуживании индивидуума. У нас с вами в домах висят экраны на всю стену и стоят процессоры из нанометрового кремния, выполняющие по триллиону операций в секунду с данными на другом конце планеты. Роботы стирают, убирают и моют посуду, некоторым людям лечат технологиями полную глухоту, стабилизируют электроникой сердцебиение. Мы используем топовые материалы для вещей вокруг нас и для производства одежды, беговые кроссовки могут стоить несколько тысяч долларов и вовлекать совокупный труд тысячи человек. Как получилось, что цивилизация с таким развитием допускает на улицах мусор и разбитый асфальт? Почему у нас так плохо решены социальные проблемы? Почему бывают бомжи и алкоголики? Почему существует грязь и упадок в отдельных местах? Можно подумать, что люди не готовы платить за общее, а готовы только за личное, но я не верю в это. Я вот готов платить, и, думаю, таких много. Но почему-то экономика работает здесь странным образом: обычная квартира может стоить, например, 10 миллионов рублей, а абсолютно такая же квартира в жилом комплексе с хорошим двором уже 20 миллионов. Как так выходит? Если с каждой из тысячи квартир собрать по 10 миллионов сверху, получится 10 миллиардов — неужели двор столько стоит? Я уверен, что даже с учётом распилов и откатов нет, и можно сделать на два порядка дешевле. Вообще очень многие места по моим наблюдениям можно улучшить небольшими силами. Но заплатить эти деньги не предлагают, видимо, считают, что люди платить не станут. Если так, то почему? Где развитие общества пошло не так? Как мы, человечество, вообще дошли до такой сильной разницы между индивидуальным и общим? #life * автор использует смесь русского и английского в песне, говорит с умышленно выраженным акцентом, а ещё ведёт для англоговорящих людей обучающие видеоролики по разговорному русскому, поэтому применяет известный в англоязычном мире термин babushka вместо grandma.

Hashtags

Резултати

Намерени 6 подобни публикации

Търсене: #observability

当前筛选 #observability清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15326 · 11.12.2025 г., 11:30

#python#agents#gcp#gemini#genai_agents#generative_ai#llmops#mlops#observability You can quickly create and deploy AI agents using the Agent Starter Pack, a Python package with ready-made templates and full infrastructure on Google Cloud. It handles everything except your agent’s logic, including deployment, monitoring, security, and CI/CD pipelines. You can start a project in just one minute, customize agents for tasks like document search or real-time chat, and extend them as needed. This saves you time and effort by providing production-ready tools and integration with Google Cloud services, letting you focus on building smart AI agents without worrying about backend setup or deployment details. https://github.com/GoogleCloudPlatform/agent-starter-pack

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14661 · 02.05.2025 г., 11:30

#typescript#ai#analytics#datasets#dspy#evaluation#gpt#llm#llmops#low_code#observability#openai#prompt_engineering LangWatch helps you monitor, test, and improve AI applications by tracking performance, comparing different setups, and optimizing prompts automatically. It works with any AI tool or framework, keeps your data secure, and lets you collaborate with experts to fix issues quickly, making your AI more reliable and efficient. https://github.com/langwatch/langwatch

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14859 · 24.06.2025 г., 11:30

#typescript#cli#clustering#concurrency#dependency_injection#effect#error_handling#javascript#observability#opentelemetry#platform#schema#typescript#workflows Effect is a powerful TypeScript framework that helps you build reliable and complex applications by managing side effects like logging, network calls, and database operations in a safe and organized way. It uses a core `Effect` type to describe workflows that are lazy, composable, and type-safe, allowing you to handle errors and dependencies explicitly. The framework is modular, with many packages for AI, CLI tools, distributed computing, SQL databases, and more, making it flexible for various needs. Using Effect improves code quality, concurrency handling, and maintainability, helping you write robust TypeScript apps efficiently[1][2][4][5]. https://github.com/Effect-TS/effect

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15066 · 16.08.2025 г., 12:30

#python#agents#ai#api_gateway#asyncio#authentication_middleware#devops#docker#fastapi#federation#gateway#generative_ai#jwt#kubernetes#llm_agents#mcp#model_context_protocol#observability#prompt_engineering#python#tools The MCP Gateway is a powerful tool that unifies different AI service protocols like REST and MCP into one easy-to-use endpoint. It helps you manage multiple AI tools and services securely with features like authentication, retries, rate-limiting, and real-time monitoring through an admin UI. You can run it locally or in scalable cloud environments using Docker or Kubernetes. It supports various communication methods (HTTP, WebSocket, SSE, stdio) and offers observability with OpenTelemetry for tracking AI tool usage and performance. This gateway simplifies connecting AI clients to diverse services, making development and management more efficient and secure. https://github.com/IBM/mcp-context-forge

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15415 · 15.01.2026 г., 12:30

#go#bpf#cncf#cni#containers#ebpf#k8s#kernel#kubernetes#kubernetes_networking#loadbalancing#monitoring#networking#observability#security#troubleshooting#xdp Cilium is an eBPF-based tool for Kubernetes that delivers fast networking, deep visibility, and strong security. It creates simple Layer 3 networks across clusters, handles load balancing to replace kube-proxy, enforces identity-based policies from L3 to L7 (like HTTP or DNS rules), supports service mesh with encryption, and offers Hubble for real-time traffic monitoring. Stable versions like v1.18.6 run on AMD64/AArch64. You gain scalable performance, easier policy management without IP hassles, better troubleshooting, and higher efficiency for large cloud-native apps, cutting costs and boosting reliability. https://github.com/cilium/cilium

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15021 · 01.08.2025 г., 13:30

#go#argocd#cloud_native#cncf#container_management#devops#ebpf#hacktoberfest#istio#jenkins#k8s#kubernetes#kubernetes_platform_solution#kubesphere#llm#multi_cluster#observability#servicemesh KubeSphere is an easy-to-use, open-source platform that helps you manage Kubernetes clusters across clouds, data centers, and edge devices from one place. It offers a friendly web interface, supports multi-cluster and multi-tenant management, and automates DevOps tasks like CI/CD pipelines. You get built-in monitoring, logging, alerting, and security features such as role-based access control. It also includes an App Store for quick deployment of applications and supports various storage and networking options. This makes managing complex Kubernetes environments simpler, faster, and more secure, saving you time and reducing operational challenges. https://github.com/kubesphere/kubesphere