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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #481 · 1.08

Я вам уже писал об игре Satisfactory, которая является наследницей Factorio. А вот тут вышла статья (очень хороший перевод с английского), где сравнивают Factorio с программированием и мышлением разработчика, и становится понятно, почему мне так понравился жанр. Тут пишут, что сотрудникам компании Shopify компенсируют покупку Factorio. И вообще много интересных цитат: «Эта игра в конечном итоге создаёт у игроков привычку смотреть на каждую ситуацию под следующим углом: каков наилучший способ автоматизации этой задачи, и какие зависимости других механизмов подвергнутся угрозе, если я её автоматизирую?» «вы вряд ли сможете увеличить вес своей становой тяги в 50 раз. Но области, для которых это не так, занимают всё большую долю от общей экономической деятельности по очень тавтологической причине: их доля растёт, потому что именно они могут масштабироваться» Очень любопытное замечание. И ещё прикольное в конце: «Оказывается, у того, что некоторые задачи можно автоматизировать, есть и обратная сторона: это значит, что со временем всё большая доля общемировых проблем будет проистекать из задач, которые нельзя автоматизировать. Удачи вам с комбинированием вызовов API для решения проблемы ревности или высокомерия» #games#dev Сама статья: https://habr.com/ru/company/sportmaster_lab/blog/678038/

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