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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #702 · 15.12

Сайты "Комитета" (VC, DTF) обновили дизайн лайков и дизлайков. Раньше это была цифра с двумя стрелками-кнопками, как на Reddit, Хабре и Пикабу. Стрелка вверх добавляла посту или комментарию плюс, а стрелка вниз — минус. Сумма всех плюсов и минусов выводилась или зелёным, если она положительная, или красным с минусом, если отрицательная. Сейчас лайк сделали отдельной кнопкой слева, дизлайк — отдельной кнопкой справа, с другим дизайном. А счётчик показывает всем только лайки, а дизлайки только автору. Спорный тут и дизайн, и само решение. Дизайн понятно, почему: кнопки абсолютно разных стилей и в разных местах отвечают за принципиально похожие действия. Пользователи DTF уже вовсю стебутся комментами "Я скачал твой пост" (потому что кнопка дизлайка похожа на скачивание). Но куда хуже то, что дизлайки отображаются только автору. Они при таких условиях нафиг не нужны. Автор может просто игнорировать этот счётчик. Раньше, если какой-то человек сморозил чушь, толпа его массово минусует, и все это видят, и он сам знает, что все видят. С полным ртом минусов очень сложно как-то оправдываться и продолжать отстаивать свою точку зрения. Ещё и добавлялось удобство сканирования для читателей: комменты с минусами можно специально пропускать, или, допустим, специально останавливаться на них ради горячей дискуссии. У этой системы, разумеется, был серьёзный косяк: минусы получали не только те, кто говорил неверное или глупое мнение, но и те, кто говорил непопулярное мнение. Например, на VC лучше было не писать комментарии в поддержку России, даже если по смыслу тезис верный и просто передаёт какой-то факт, вроде "Россия одна из лучших в мире в области атомной энергетики". Это сводило обсуждения к тому, что люди либо молчали, либо подстраивались под принятую в сообществе идеологию, что могло, например, создавать ложные впечатления относительно количества поддерживающих ту или иную точку зрения, да и в целом не всегда способствовало образованию интересных обсуждений. Тем не менее, на мой взгляд, полное сокрытие дизлайков при наличии самой кнопки дизлайка — решение, которое берёт худшее от всех альтернатив. Сам по себе институт дизлайка остаётся (а, значит, остаётся выражение негатива), при этом с коллективной ответственности за негатив ("Мудаки меня травят, ну и фиг с ними, стадо баранов!") идёт перенос на личную ответственность за негатив ("Вася Иванов меня травит, найду козла и начищу ему харю!"). Причём, ещё и для пользователей от этого нет никакого толка: теперь кто угодно может писать что угодно, и в худшем случае публично получит за это ноль лайков и всё. Впрочем, в "Комитете" совершенно явный управленческий кризис (как и много где сейчас). Удивительно, что сайты хоть как-то ещё поддерживаются и даже вносятся изменения. #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