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 8 подобни публикации

Търсене: #easy

当前筛选 #easy清除筛选

​​Совсем лайтовая статья для новичков "10 главных конструкций языка R". Содержание: - Комментарии - Переменные и векторы - Внешние модули - Ввод и вывод - Присваивание и сравнение - Условный оператор if - Цикл for - Функции - Классы, методы и объекты #статьи #easy

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15433 · 23.01.2026 г., 14:30

#python#deepseek#demo#easy#embedding#flask#gpt#huggingface_transformers#llm#mcp#multimodal#openai#qwen#rag#sentence_transformers#ui#vllm#vlm UltraRAG is a lightweight framework that makes building retrieval-augmented generation (RAG) systems simple and fast. It uses a low-code approach where you write just dozens of lines of YAML configuration instead of complex code to create sophisticated AI workflows with conditional logic and loops. The framework includes a visual development environment where you can drag-and-drop to build pipelines, adjust parameters in real-time, and instantly convert your logic into interactive chat applications. This means you can deploy powerful AI systems that ground answers in your own data—reducing hallucinations and improving accuracy—without needing extensive coding expertise or lengthy development cycles. https://github.com/OpenBMB/UltraRAG