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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #629 · 3.11

Кинопаб очень удобный. Я долго на него не подписывался, потому что стремился честно покупать контент. Но, если авторы сами отказываются получать деньги, я себя из-за их капризов ограничивать не стану, поэтому тот же Нетфликс был заменен на Кинопаб. Кто не знает, это такой пиратский платный сайт с фильмами и сериалами. Платность избавляет его от рекламного мусора, который вы в неадекватных количествах можете увидеть, если просто наберёте в гугле "Такой-то сериал смотреть онлайн". Ну и владельцы стремятся, например, предоставлять 4k-версии и разные аудиодорожки, где это возможно. Веб, нативные приложения под все платформы (удобная установка везде кроме iOS, конечно же), в том числе под умные телевизоры. Киллер-фича: персональное зеркало, чтобы не морочиться с VPN. Есть всё, что на Нетфликсе, и еще много чего сверху. В общем, сделано людьми для людей и мимо корпораций. Круто, что такие штуки существуют. #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