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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #482 · 2.08

Я участвую в конкурсе разработчиков «Код Петербурга», проводимом совместно VK и городом. По условиям нужно сделать или VK-приложение или чат-бота для VK/Маруси с какой-то важной для жителя или гостя города функцией, и с использованием одного из предоставленных внешних API. Я попробовал воплотить свои давние мысли по семантическому поиску по текстам, в чем мне помог @wooferclaw. Что-то подобное мы пытались соорудить на хакатоне в Салехарде, но сейчас я пошёл дальше. Бот для Маруси, который ищет мероприятия в Петербурге с сайта KudaGo. При этом к боту подключён морфологический словарь и тезаурус, который умеет определять домены и ассоциативные связи между словами. Работает вроде неплохо. Во-первых, довольно точно ищет по прямым связям. Например, хорошо понимает, что слова «научный» и «наука» одинаковые, хотя в словаре словоформ они разные. Во-вторых, умеет находить связи по области: допустим, если попросить что-то про пришельцев, предлагает экспозицию о внеземных цивилизациях, хотя ни в описании, ни в ключевых словах этой экспозиции нет слова «пришелец» однокоренных с ним. Но этот поиск приводит и к забавным последствиям, которые лично я не считаю недостатком, а скорее щепоткой соли в работе алгоритма. Так, при запросе о пришельцах может выдать выставку о коммунальных квартирах (что действительно близко по смыслу, но человеку, который ищет пришельцев, скорее всего нужно не это). А ещё на слово «крокодилы» предлагает экскурсию по рекам и каналам, мне очень нравится :) Потестить можно, открыв Марусю (в приложении ВК или в отдельном) и сказав «Запусти навык Куда Пойти в Петербурге». А результаты конкурса будут в октябре. Там ещё второй этап, на него тоже что-нибудь подам. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #superagent

当前筛选 #superagent清除筛选
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