TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #620 · 30.10
История из жизни. В начальной школе у нас проводили конкурс моделей из Лего, участвовать мог каждый, у кого был этот конструктор. Требовалось заявить одну любую модель. Я тогда был под впечатлением от просмотра Фантомаса — той серии, где Фантомас улетает на автомобиле с крыльями, поэтому потратил много дней, чтобы собрать такой автомобиль. С виду совершенно обычный, но внутри был спрятан хитрый механизм на рычагах. Нужно было нажать на определённое место на крыше, чтобы из боков выдвинулись крылья. Я очень гордился этой поделкой и с радостью принёс её на конкурс, будучи уверенным, что выиграю. — Нет, — сказали мне на месте, — с готовыми моделями нельзя. Вы должны были принести конструктор и собирать модель для конкурса на месте. Так что собирай что-то другое. Это была катастрофа. У меня не было с собой всего конструктора, только те детали, которые использовались в автомобиле Фантомаса. Совсем небольшая часть весьма специфических деталей, из которых не особенно то соберёшь что-то принципиально другое. Я запаниковал. Я видел, что некоторые участники принесли с собой инструкции и собирают коробочные наборы — это было запрещено, но следили слабо, а пожилая учительница начальных классов, скорее всего, не особо понимала, что это у них за книжечки цветные такие. Ну собирают же дети что-то. Я начал по памяти воспроизводить свой коробочный набор LEGO 6550, многие детали которого были в машине Фантомаса, но быстро понял, что, во-первых, деталей всё-таки не особо хватает, а, во-вторых, не хотелось быть нарушителем и представлять не свою модель. К этому моменту я перестал нервничать и успокоился. Подумав, на что похож корпус вот этой машинки, я остановился на такой идее: пусть это будет голова динозавра. Добавил тело, хвост, лапы, челюсти. Получилось что-то вроде тирекса-робота, похожего на трансформеров-динозавров из мультика. Никаких интересных механизмов не было, вроде чуть-чуть двигались лапы, кажется даже челюсть не закрывалась. Мы расставили наши модельки на общем столе. Пригласили комиссию из учителей и... сразу отвели их к столу оценивать. Не дали презентовать модель или как-то показать её в действии, не дали ничего о ней рассказать, мы вообще стояли в стороне и не видели, что там учителя делают. Практически все модельки были автомобилями. Если бы мне разрешили оставить автомобиль Фантомаса, то для жюри это был бы просто обычный автомобиль, они никак не узнали бы, что там внутри механизм с крыльями. Зато динозавр был единственным и привлекал своим внешним видом. Выиграли в итоге двое: я и ещё один парень с космическим кораблём (тоже единственным). В награду получили по книжке-раскраске с автомобилями :) Мораль, думаю, вывести совсем не сложно: 1. Иногда проблемы это действительно новые возможности. 2. Нежелание мухлевать и сокращать путь сделает твои результаты более интересными, чем у других. 3. Всегда носи с собой все детали своего Lego :) #life
Hashtags
Търсене: #fastapi
@repo_science · Post #3832 · 31.12.2023 г., 21:38
#Python#FastAPI 🐍 Complete FastAPI masterclass from scratch Learn everything about FastApi with Python, Full Stack, OAuth2, SQLAlchemy, RESTful APIs, and practice projects ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
@githubtrending · Post #15360 · 23.12.2025 г., 14:30
#python#docker#fastapi#kbqa#kgqa#llms#neo4j#rag#vue Yuxi-Know (语析) is a free, open-source platform built with LangGraph, Vue.js, FastAPI, and LightRAG to create smart agents using RAG knowledge bases and knowledge graphs. The latest v0.4.0-beta (Dec 2025) adds file uploads, multimodal image support, mind maps from files, evaluation tools, dark mode, and better graph visuals. It helps you quickly build and deploy custom AI agents for Q&A, analysis, and searches without starting from scratch, saving time and effort on development. https://github.com/xerrors/Yuxi-Know
@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
@githubtrending · Post #15066 · 16.08.2025 г., 12:30
#python#agents#ai#api_gateway#asyncio#authentication_middleware#devops#docker#fastapi#federation#gateway#generative_ai#jwt#kubernetes#llm_agents#mcp#model_context_protocol#observability#prompt_engineering#python#tools The MCP Gateway is a powerful tool that unifies different AI service protocols like REST and MCP into one easy-to-use endpoint. It helps you manage multiple AI tools and services securely with features like authentication, retries, rate-limiting, and real-time monitoring through an admin UI. You can run it locally or in scalable cloud environments using Docker or Kubernetes. It supports various communication methods (HTTP, WebSocket, SSE, stdio) and offers observability with OpenTelemetry for tracking AI tool usage and performance. This gateway simplifies connecting AI clients to diverse services, making development and management more efficient and secure. https://github.com/IBM/mcp-context-forge
@githubtrending · Post #14662 · 02.05.2025 г., 12:00
#typescript#aceternity_ui#agent#agents#ai#chrome_extension#extension#fastapi#glean#langchain#langgraph#nextjs#nextjs15#notebooklm#notion#ollama#perplexity#python#rag#slack#typescript SurfSense is a highly customizable AI research tool that helps you organize and search your personal knowledge base. It connects to many external sources like search engines, Slack, Notion, YouTube, and GitHub. You can upload various file types and interact with your saved content using natural language. SurfSense provides cited answers and supports local AI models, making it a powerful tool for research. It's also self-hostable and open-source, allowing you to control your data and customize it as needed. This helps you manage information more efficiently and privately. https://github.com/MODSetter/SurfSense
@githubtrending · Post #14678 · 07.05.2025 г., 11:30
#python#api#bracket#brackets#docker#docusaurus#fastapi#json#mantine#nextjs#postgresql#python#react#reactjs#selfhosted#sports#tournament_bracket#tournament_manager#tournaments#web#yarn Bracket is a tool for organizing tournaments. It supports different formats like single elimination, round-robin, and Swiss. You can create teams, add players, and manage multiple clubs with several tournaments. The system allows you to drag-and-drop matches to different courts or reschedule them. It also provides customizable dashboard pages for public viewing. This makes it easier to manage and engage with tournaments, offering more flexibility and control for organizers and participants. https://github.com/evroon/bracket
@githubtrending · Post #14761 · 29.05.2025 г., 13:00
#python#api#async#asyncio#fastapi#framework#json#json_schema#openapi#openapi3#pydantic#python#python_types#python3#redoc#rest#starlette#swagger#swagger_ui#uvicorn#web FastAPI is a modern Python web framework for building fast, reliable APIs that is easy to learn and quick to code, making it ready for production use right away. It uses standard Python type hints, which means you get automatic data validation, fewer bugs, and great editor support with code completion and type checks. FastAPI also generates interactive documentation automatically, so you and your team can understand and test your API easily. The main benefit is that you can develop robust, high-performance APIs much faster and with less effort, while reducing errors and making your code easier to maintain[1][2][3]. https://github.com/fastapi/fastapi