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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #52 · 19.06

У Каца обстоятельный ролик про самокаты. Самое главное — приводятся исследования, показывающие, что на электросамокаты чаще пересаживаются именно с автомобиля и такси, а не с общественного транспорта. Это, пожалуй, был самый неоднозначный момент в спорах, в том числе в моих дискуссиях с некоторыми людьми в комментариях под предыдущими записями. Даже фанаты автомобилей в общем-то понимают, что снижение автомобилизации города это благо для всех его жителей, включая самих автомобилистов. Но некоторые сторонники автомобилей выступали против электросамокатов с риторикой «Пусть эти люди продолжают пешком ходить / на автобусах ездить». На деле рассматривается так называемая «проблема последней мили» — перемещение от крупного транспортного узла до точки назначения. И ее очень плохо решает рейсовый общественный транспорт, но хорошо решают такси, каршеринг и, с некоторыми поправками, личные авто. Средства микромобильности, к которым относятся велосипеды и самокаты, тоже призваны решать именно эту проблему. Так что да: электросамокатчик это по статистике чаще всего не выехавший на дорогу автомобилист (на своей машине или каршеринге/такси). Впрочем, выводы Кац, разумеется, делает самые банальные, ничего не говорящие о том, как решать проблему простым жителям здесь и сейчас. Надеяться на какую-то адаптацию городов в России для людей было бы очень наивно. P.S. Недавно проехался на кикшеринге с новым ограничением 20км/ч. По субъективным ощущениям стало сильно медленнее, но по часам — не сильно медленнее. Все ещё один из самых удобных способов перемещения по городу. #life https://youtu.be/UOSOPAlxwD4

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