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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #633 · 7.11

Буквально несколько дней назад вышла игра The Entropy Centre — очень похожая на Portal трёхмерная головоломка, которую автор сделал практически в одиночку. По сюжету человечество открыло "энтропийную энергию", с помощью которой можно перематывать назад во времени отдельные объекты. На Луне была построена специальная база — The Entropy Centre — с огромным энтропийным орудием, направленным на Землю. Если с Землёй случается какая-то катастрофа (ядерная война, пандемия, попадание метеорита итд), то планету отматывают назад на 5 лет, а людям высылают информацию, позволяющую избежать беды. Вы просыпаетесь в этом Центре, почему-то находящемся в состоянии запустения. Других людей нет. Вам дают ручную энтропийную пушку и отправляют решать задачки (разработчик не скрывает буквально прямые заимствования из Portal). Весь игровой процесс как раз строится на перемотке предметов во времени: перенесли кубик с первой кнопки на вторую, прошли куда-то, а потом запустили в него луч из пушки, и он сам по воздуху двигается в обратном направлении на первую кнопку. Очень интересная задумка, отличное качество исполнения, забавные сюжетные детали (например, работники Центра в письмах обсуждают возможность перемотать себя до того, как посмотрел любимый сериал, чтобы забыть его и посмотреть ещё раз). Учитывая, что делал это один человек, снимаю шляпу. Но из-за этого у автора не хватило сил и времени глубоко поработать над левел-дизайном. Задачки сравнительно простые и даже близко не раскрывают потенциал такой многомерной идеи. На уровнях, которые названы сложными, ты тратишь больше времени на анализ сцены и понимание того, какой переключатель какую дверь открывает, а не на изобретение какого-то магического мозговыносящего решения, как хотелось бы. Игровые элементы тоже примитивные: пять видов кубов с разными функциями, да два типа кнопок. Есть конвейеры и вентиляторы, но их обращение во времени смотрится совсем не эффектно, потому что движение ленты или лопастей в обратную сторону не ощущается необычным или противоестественным (в отличие, например, от внезапно взлетающих в воздух кубов, чьё падение ты перематываешь). И всё равно проект интересный, особенно на современном безрыбье. Инди с крутыми механиками обычно выглядят дёшево и нарисованы набившим оскомину плоским пиксель-артом, а дорогущие блокбастеры за миллионы баксов все на одно лицо и надоедают через 5 минут. В The Entropy Centre красивая графика, проработанные детали, есть претензия на сюжет (хотя концовку я не понял), при этом эксплуатируется любопытная небанальная механика с глубоким потенциалом. Надеюсь, автор заработает кучу денег и выпустит вторую часть помощнее. #games

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