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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #554 · 14.09

В сети пишут, что у Patreon финансовые сложности: закрыли подразделения в Берлине и Дублине, увольняют сотрудников. Патреон — сравнительно простой технически сайт, у которого толком не было мажорных обновлений. Самое сложное там это работа с выплатами, но вряд ли она у них своя самописная, наверняка пользуются чем-то типа Stripe. При этом у Патреона очень понятная бизнес-модель с линейным масштабированием и почти нет потребности в сложном маркетинге (популярные блогеры сами тебя постоянно рекламируют миллионам людей, потому что ты источник их заработка). Короче, просрать Патреон это надо уметь. Кажется, топ менеджеры покупали себе слишком дорогие яхты, иначе я не могу объяснить. Перегруженность и непрозрачность процессов, низкая эффективность как сотрудников, так и финансовых вложений — одни из фундаментальных проблем энтерпрайза, я вам как-то уже об этом рассказывал. При этом сама модель мне нравится. Я рад, что она заработала, хотя внутренний менталитет русского человека видит тут некоторое противоречие: как же это отдать деньги добровольно не за товар или услугу, а просто чтобы поддержать факт существования какого-то интересного для тебя явления? Можно же поддержать лайком или хорошим комментарием, но деньги??? Нет, деньги надо только на хлеб обменивать. Так думают многие мои знакомые. Но не все, и не я. До остановки платежей был подписан на десяток проектов и нигде не читал, собственно, саму ленту Патреона. Мне не слишком интересны бэкстейджи и ранний доступ, я продолжал смотреть всех тех же ребят на Ютубе на общих началах. Сейчас поддерживаю пару русских блогеров на boosty. Добровольная подписка на и без того доступный контент — это почти буквально голосование рублём. Способ отдать что-то, действительное представляющее для тебя ценность (деньги) в знак поддержки какого-то начинания, а не в обмен на товар. Это, на мой взгляд, самый честный индикатор: человеку что-то нужно/нравится, если он готов за это платить. А уж если готов платить даже при условной возможности не платить — значит очень нравится. #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