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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #601 · 18.10

Лена у себя написала про беспомощную западную техноддержку. Я вам тоже о нескольких таких случаях из своей жизни рассказывал. Возможно, у вас ссылка не откроется, процитирую небольшой кусочек: «...современные автоматизированные поддержки, которые работают по алгоритму, задизайнены совсем не для таких людей, как я — кто инициирует синхронное взаимодействие с человеком только после того, как исчерпает ресурсы найти ответ на вопрос самостоятельно. При этом хорошо, если отвечает сразу человек — а теперь ведь нередко и робот, который в принципе никогда не может ответить на мой запрос, потому что ответы на простые вопросы я нахожу самостоятельно. И уж если я и обратилась в поддержку, то это всегда какой-то сложный вопрос или нестандартная ситуация, на который робот не ответит никогда. Но даже и с белковым агентом поддержки в последнее время все чаще натыкаешься на ситуацию, когда твоя проблема не вписывается в лекала частых вопросов и проблем и спустя десятки минут бесплодного общения <...> всё, что они делают, — это разводят руками: „Мы исчерпали наши возможности“. Более того, не эскалируют проблему тем, кто компетентен в ней разобраться и ее решить..» Это абсолютная правда, хотя в России я натыкался на такие вещи существенно реже. Либо вообще русские цифровые сервисы сделаны лучше, и приходится обращаться в саппорт меньше. Либо просто русский человек не так часто может изображать из себя идиота, даже если ему дан приказ работать по скрипту. Я задумался -- почему всё-таки поддержка у крупных компаний в основном именно такая? По крайней мере мой личный опыт весьма однозначен: за последний год было штук пять обращений в разные англоязычные сервисы, и четыре из них зависли на скрипте (не завис Гитхаб -- честно решил мою проблему). Видимо, бизнесу выгодно содержать такую поддержку и не выгодно содержать другую. Моя гипотеза: стоимость незаскриптованного человека достаточно велика, а количество не тупых обращений достаточно мало, чтобы не было смысла заморачиваться. Жаль, что в интерфейсах не делают галочки "Я не тупой". Компании могли бы содержать одного умного специалиста поддержки, он бы получал по одному сообщению в день от редких умных людей, которые действительно наткнулись на серьёзную проблему. А скрипто-обезьянки обрабатывали бы запросы, ответ на которые выпадает первой строчкой в гугле. Но, наверное, человечеству нужно идти ещё дальше и пускать в интернет людей только после сдачи экзамена по работе с интерфейсами. Да, знаю, компании и сами то не спешат сейчас делать вменяемый UI: например, была история о том, что для остановки платной подписки на Amazon нужно было сделать десяток очень неочевидных действий, нажимать на кнопки с непонятным содержимым мелким шрифтом, проматывать страницы до конца, ставить строго определённые галочки и так далее. Наказанием для таких компаний был бы отказ пользователей от их услуг, но в рамках капиталистических монополий у юзеров особо нет выбора. Возможно люди, которые когда-то сдавали сложный экзамен по UI, позже, работая в корпорациях, будут с меньшей охотой делать запарный и непонятный интерфейс. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #modelcontextprotocol

当前筛选 #modelcontextprotocol清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15076 · 19.08.2025 г., 13:00

#python#aws#mcp#mcp_client#mcp_clients#mcp_host#mcp_server#mcp_servers#mcp_tools#modelcontextprotocol AWS MCP Servers use the Model Context Protocol (MCP), an open standard that connects AI tools with AWS data and services in a simple, secure way. These servers improve AI responses by providing up-to-date AWS documentation, best practices, and workflow automation for cloud development, infrastructure, and operations. You can run MCP servers locally for development or use AWS-managed remote servers for easy access and scalability. MCP servers support many AWS services like Lambda, DynamoDB, EKS, and more, helping you build, manage, and optimize AWS resources efficiently with AI assistance. Installation is easy with one-click options for popular tools like VS Code and Cursor. This makes cloud development faster, more accurate, and cost-effective. https://github.com/awslabs/mcp

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15008 · 31.07.2025 г., 09:30

#python#csharp#java#javascript#javascript_applications#mcp#mcp_client#mcp_security#mcp_server#model#model_context_protocol#modelcontextprotocol#python#typescript You can learn the Model Context Protocol (MCP), a new standard for connecting AI models with applications, through a free, open-source curriculum that includes hands-on coding examples in C#, Java, JavaScript, Python, and TypeScript. The curriculum covers basics, security, building servers and clients, advanced topics, and best practices, with multi-language support and community help via Discord. You can also join MCP Dev Days, a free online event for deep technical learning and networking. This resource helps you quickly gain practical skills to build and integrate AI tools effectively, boosting your development capabilities in AI workflows. https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14896 · 02.07.2025 г., 12:30

#python#ai#authentication#authorization#claude#cursor#fastapi#llm#mcp#mcp_server#mcp_servers#modelcontextprotocol#openapi#windsurf FastAPI-MCP is a tool that lets you easily turn your FastAPI web API endpoints into Model Context Protocol (MCP) tools, which AI agents can use directly. It requires almost no setup—just connect it to your FastAPI app, and it automatically preserves your request/response data models and documentation. It also includes built-in authentication using your existing FastAPI security methods. You can run the MCP server inside your app or separately, and it communicates efficiently using FastAPI’s ASGI interface. This makes it simple to integrate AI capabilities with your existing FastAPI services without rewriting code, saving you time and effort while keeping your API secure and well-documented[1][5]. https://github.com/tadata-org/fastapi_mcp