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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #759 · 6.02

Попробовали с друзьями детективный квест «Безмолвный свидетель» от Лавки Игр. Это такая мини настольная игра, работающая вместе с навыком для Алисы. В Алисе записанные профессиональными актёрами реплики и атмосферный звук погружают вас в сюжет некоего таинственного убийства, которое вы должны раскрыть, разговаривая с персонажами. Физически при этом есть карточки с людьми, предметами и локациями, которые вы открываете в нужном порядке, чтобы видеть ваш инструментарий. Например, какой-то человек упоминает другого, и Алиса вам командует открыть карточки с такими-то номерами. У вас появляется новый персонаж и реплики с вашей стороны, которые вы можете теперь говорить в том числе всем предыдущим персонажам, получая доступ к новым веткам диалогов. (Не рассматривайте детали на фото, если не хотите словить спойлеры). С этим квестом связана прикольная история: когда Лавка только презентовала его, я им написал: «Так и так, я аккредитованный Яндексом и Сбером разработчик под голосовые платформы, большой опыт, давайте вам сделаю что-нибудь». Меня проигнорировали, а в итоге игра вышла с техническими и UX проблемами. Про часть этих проблем написано несколько раз прямо на карточках для игры. В конечном счёте со мной всё-таки связались, и я описал алгоритм решения, посмотрим, внедрят ли его в следующих частях. Если говорить о самой игре, то приключение вышло очень интересное и захватывающее. Мы с друзьями убийцу не нашли, потому что слишком много думали: отбросили первую же гипотезу из-за простоты, а она в итоге и оказалась верной. Да, в диалогах есть пара нелогичных и запутывающих кусочков, но, если бы вы были настоящим детективом, беседующим с настоящими людьми, путаницы было бы ещё больше, так что посчитаем это изюминкой. В остальном оригинальная механика, действительно хорошее погружение в атмосферу и вполне решаемая задачка (хотя мои друзья после игры сказали, что им ответ не нравится и кажется притянутым за уши, но лично я с этим мнением не согласен). В качестве недостатка отмечу очень плохое техническое состояние навыка. Допустим, UX вылизать не смогли, потому что не было опыта в Алисе. Но просто обеспечить бесперебойную работу — не великого ума дело. У нас (и, судя по чатам, не только у нас) постоянно навык сваливался в «Не отвечает», и приходилось ждать неопределённое время, пока он заработает. Навскидку возможных причин четыре: 1. Плохая обработка ошибок времени выполнения, программа сваливается в пятисотую, пока что-то её не перезагрузит по таймеру. 2. Плохая обработка возможного состояния сессии, программа сваливается в пятисотую, пока Яндекс не сбросит кэш состояния игрока. 3. Слабый сервак, устаревший медленный язык программирования. 4. Плохое проектирование программы на многопоточную нагрузку: какие-нибудь синхронные операции оправки данных в статистику, отсутствие горячего кэша, неэффективные структуры данных — всё, что может периодически увеличивать лаг выше разрешённого Яндексом. В какой-то момент уже в самом конце мы были очень злы из-за багов и почти полезли в сеть тупо смотреть прохождение. Если бы навык не ожил, впечатления от игры были бы критически негативные. А так они скорее позитивные. Если Лавка исправит проблемы, то очень рекомендую. Да, игра по сути одноразовая, но и стоит она как билет в кино: вы покупаете классное развлечение на целый вечер для компании почти любого размера. Вторую часть обязательно возьму, когда выйдет. #games

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #faiss

当前筛选 #faiss清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15295 · 11.11.2025 г., 17:00

#python#ai#faiss#gpt_oss#langchain#llama_index#llm#localstorage#offline_first#ollama#privacy#python#rag#retrieval_augmented_generation#vector_database#vector_search#vectors LEANN is a tiny, powerful vector database that lets you turn your laptop into a personal AI assistant capable of searching millions of documents using 97% less storage than traditional systems without losing accuracy. It works by storing a compact graph and computing embeddings only when needed, saving huge space and keeping your data private on your device. You can search your files, emails, browser history, chat logs, live data from platforms like Slack and Twitter, and even codebases—all locally without cloud costs. This means fast, private, and efficient AI-powered search and retrieval on your own laptop. https://github.com/yichuan-w/LEANN

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15168 · 25.09.2025 г., 12:30

#python#ai#context#embedded#faiss#knowledge_base#knowledge_graph#llm#machine_learning#memory#nlp#offline_first#opencv#python#rag#retrieval_augmented_generation#semantic_search#vector_database#video_processing Memvid lets you store millions of text pieces inside a single MP4 video file using QR codes, making your data 50-100 times smaller than usual databases. You can search this video instantly in under 100 milliseconds without needing servers or internet after setup. It works offline, is easy to use with simple Python code, and supports PDFs and chat with your data. The upcoming version 2 will add features like continuous memory updates, shareable capsules, fast local caching, and better video compression, making your AI memory smarter, faster, and more flexible. This means you get a powerful, portable, and efficient way to manage and search huge knowledge bases quickly and easily. https://github.com/Olow304/memvid