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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #512 · 21.08

В одном чате вспомнили недавно Flash. С этой технологией связана значительная часть моей жизни и становления, как специалиста: с неё я начал учить программирование и на ней же заработал не только первые серьёзные деньги, но и вообще одну из крупнейших в своей жизни сумм за единицу времени (тогда был экспоненциальный рост игр для соцсетей, мне тоже удалось чуть-чуть вписаться). Никогда не прощу Apple убийство флэша. Этот софт опережал своё время: художники рисовали на нём полноценные мультики и делали сложные анимации, а программисты создавали демосцены и игры, богатые графикой и даже, при желании, с физическим и 3D-движком. В старших классах я на флэше делал работу для экзамена по географии. Казалось, там можно вообще всё. У флэша почти не было проблем совместимости. Да, ему требовался Flash Player, но зато во всех браузерах флэшки отрисовывались и работали одинаково. Не нужно было думать о том, что какой-то очередной браузер из-за мудачества его разработчиков не поддерживает очередную команду, тег, свойство или API. Возможности по графике, интерактиву и медиа в браузере только недавно еле еле догнали то, что мог флэш в 2000-х. А язык программирования ActionScript 3.0 и сейчас на световые годы впереди JavaScript'а. Да, были недостатки. Проприетарность технологии тормозила и развитие и активность комьюнити. Никакой резиновой вёрстки — только скалярное пространство с числовыми координатами под заданное соотношение сторон. Да, в какой-то момент появился MXML, но это совсем отдельная ветка. Хотя, сейчас вон тоже сайты под десктопы и мобилы по суди два раза верстают. Я нашел этот скриншот в статье 2011 года, которая заканчивается так: «...что касается интернет-приложений и разработки игр, тут Flash на долгие годы останется лучшим выбором для разработчика». Уже через год после этой статьи Adobe объявила о будущем скором прекращении поддержки технологии. Впрочем, некоторые современные инструменты, такие, как Unity, позаимствовали очень многое у Flash, так что можно сказать, он переродился. #dev#web

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