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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #484 · 4.08

Екатеринбург мне совсем не понравился, да простят меня его жители, если кто-нибудь из вас читает этот блог. Во-первых, у города будто бы не хватает идентичности. Вот Петрозаводск это урбанистический центр карельского колорита, наполнен связанными с этим мелочами. Салехард — оазис в ледяной пустыне, очень красивый и новенький, потому что нетронутый массами. Казань славится своей особенной архитектурой, храмами. В Нижнем Новгороде интересный рельеф и бинарное деление. В общем, почти везде, где я был, чувствовал особенный дух города. Про столицы и говорить нечего. А Екатеринбург выглядит так, будто бы толпа людей понастроила в разное время здесь всего подряд, кто во что горазд. Никакой единой архитектурной мысли: треугольные ларьки рядом с промышленной советской застройкой, а между ними дом с лепниной, завешенной строительной сеткой. Во-вторых, и это куда неприятнее — за городом совсем не следят, не приводят его в порядок. Очень много исписанных стен. Не какой-нибудь красивый стритарт (такой встречается, но очень очень редко), а просто мазня и грязь, даже на центральных улицах. Очень много разрухи: отколотые углы, обвалившиеся стены, трещины, выбитая брусчатка. Да, много строек, и это значит, что какое-то развитие идёт. Но часть строек заброшены. Некоторые инициативы совсем странные: в куче мест вырвиглазной краской на тротуаре нанесена разметка, как мы поняли, чтобы сделать вид, будто там есть велодорожка. Но смотрится это не лучше, чем вышеупомянутый вандализм с надписями на стенах. Бывает нанесено прямо по брусчатке как попало или, например, в десяти сантиметрах от бордюра, потому что, видимо, задание нарисовать линию дали, а о наличии пространства под это никто не задумался. Конечно, в центре есть места, которые сделаны очень хорошо: чисто, красиво, интересно с точки зрения архитектуры и урбанистики. Но на город с населением почти полтора миллиона одна крутая набережная и один крутой микрорайон это довольно мало. Обидно для четвёртого по величине города в стране. #travel

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