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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #667 · 27.11

Ночью горел дом. Квартира буквально в паре этажей от нас, в том же подъезде. Впервые в моей жизни горел дом, в котором я нахожусь, да ещё и так близко. Разбудил нас датчик дыма. Верещит он очень сильно, пробивает сквозь несколько дверей легко. Я ещё давно жил на другой квартире, помню что такой датчик сработал впустую, мне пришлось вытаскивать из него батарейку. Там он был прямо в квартире, а здесь в коридоре — по-разному делают. Сейчас он сработал как надо: не бесполезная фигня. Не снимайте эти датчики. Подошли к входной двери и сразу почувствовали дым, позвонили в 112. Но, судя по всему, мы не первые позвонили, потому что машина была уже через минуту. Я поднялся по лестнице и увидел в коридоре хозяина квартиры с ребёнком. Оба были в шоке, выбежали без ничего. Хозяин явно после значительного количества спиртного. Из контекста создалось впечатление, что он курил, но не заметил, что именно и как загорелось. Возможно, проваливался в бессознанку, а очнулся, когда уже было пламя (либо его ребёнок разбудил, тут я не знаю). Не курите дома. Даже если делали это тысячу раз и совершенно уверены, что всё будет в порядке. Даже трезвыми. Просто не курите и всё. Можно помёрзнуть две минуты на общем балконе, даже спускаться никуда не нужно. Ну, а о сочетании алкоголя и курения в доме лучше промолчу. МЧСники офигенные ребята, спасибо им большое. Очень быстро и чётко сработали: приехало 4 машины пожарной службы, скорая, подняли на верёвке шланг (поднимали мимо нашего окна прям), и примерно за 30-40 минут полностью залили горевшую квартиру. Пара вещей, которые стали для меня своего рода открытием. Возможно, кому-нибудь пригодится, но желаю, чтобы не пригодилось. 1. Угарный газ распространяется быстро и во все стороны. Его просто настолько много, что он попадёт в квартиры даже через несколько этажей от места пожара, сквозь стены, потолки, перекрытия. Поэтому датчики нужны. Сейчас в доме открыты все коридоры для проветривания. 2. Воды заливают много. Так много, что она проходит вниз сквозь все этажи аж до первого, создаёт подтёки, а зимой — оледенение. Просто выхода нет: лучше быть залитым, чем сгореть или задохнуться. Сейчас, например, лифты отключены на сушку и диагностику. Вот как выходит: пожар влияет и на квартиры выше (дым, копоть) и на квартиры ниже (вода, дым в меньшей степени). Никто не погиб, к счастью. #life

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