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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #546 · 7.09

Прошёл Stray. Не абсолютно все секреты нашёл, но и не совсем пробежал. Впечатления скорее положительные: вполне милая игра, которую можно проходить, например, с детьми (но не слишком маленькими, всё-таки формально в игре есть монстры и убийства). Из недостатков, пожалуй, можно было подшлифовать графику (и модельки и, например, шерсть). Современные средства позволяют не слишком дорого сделать круче. Ещё лично мне не хватило описания мира: информация подаётся слишком отрывисто и короткими кусками. Мне кажется, такой мир можно было раскрыть интереснее, дав чуть более глубокие ответы на вопросы "Куда делись люди?", "Почему роботы носят одежду?", "Что случилось 11-го октября?" и так далее. Но хвалить игру хочется больше. Во-первых, сколько лет мы не видели выпуск хороших квестов? Мне вот казалось, что жанр давно или умер, или канул в какой-то маргинальной нише. А тут прямо квест: ты находишь предметы и ищешь способы их применить. При этом загадки простые и довольно логичные, ни разу не приходилось бродить час по одному уровню, пытаясь понять, что делать дальше (привет, "Чёрный Оазис"). Во-вторых, красивая аутентичная проработка. Необычная атмосфера и сеттинг. Приятно наблюдать за деталями, хочется рассматривать всё вокруг. Интересное решение по озвучке диалогов: и дёшево, и эмоции вызывает положительные. В-третьих, конечно же, всякие "кошачьи" мелочи. Авторы сами кошатники, поэтому добавили в игру кучу жизненных моментов: как для прикола, так и в виде полноценной игровой механики. Например, кошки любят сбрасывать предметы с полок: в Stray это можно делать и просто так и для решения задачек. Анимация при этом хорошо нарисована — котик прямо лапкой толкает вещи. Или, допустим, в одном месте нужно ходить по клавиатуре компьютера, вводя всякую абракадабру. Такого много: драть диваны тоже можно просто так, но в какой-то момент это пригодится специально :) Ну и, конечно, есть кнопка "мяукнуть". Постоянно нажимал. В общем, я не сказал бы, что это сногсшибательно новое слово в геймдеве, но совершенно точно яркое событие. Если есть пара-тройка свободных вечеров (игра короткая), сажайте своих детей рядом и вперёд. #games

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