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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #59 · 30.06

Несколькими постами ниже я ругал Инстаграм за приторность и за навязывание модной попсовой функции. Но помимо реалистичности контента есть и другой аспект — средний возраст авторов. Я несколько раз листал Клипы ВК и вот теперь специально полистал для сравнения Instagram Reels. И вот что скажу: в Клипах по содержанию очень подростковый контент. Почти нет авторской мысли, чего-то красивого и оригинального. 10% туповатых пранков, 20% всяких кувырков на улице и 70% — школьницы, торгующие телом (Клипы просто переполнены этим). Это прям вот типичнейшая подборка для подростков на пике гормонального буйства — почти всё связано с сексом, немножко с ощущением себя крутым (кувырки на улицах — к слову сказать здесь авторы хотя бы что-то необычное умеют делать) и щепотка весьма глупых шуток, как правило связанных с унижением другого человека. В Reels ситуация совсем другая. Там приторный Инстаграм традиционно правит балом, но при всей цветастой вылизанности контент хотя бы взрослый: красивая природа, путешествия, горы. Довольно много экспериментов фотографов. Нередко экстремальный спорт. Стоит ли говорить, что музыкальный вкус авторов в подборе саундтрека тоже на порядок лучше, чем ВК? Конечно, можно подумать, что скорее всего система рекомендаций ВК работает плохо, а система рекомендаций Инстаграма хорошо. По другим рекомендациям это тоже видно: в тематических лентах ВК в основном ерунда, а дополнительная лента Инсты сносная (с поправкой на общую приторную специфику соцсети). Но это всё взаимосвязано: из-за рекомендаций взрослые люди видят много детского трэша и сами реже хотят что-то создавать на площадке. #web

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