TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #764 · 20.02
Этой ночью выходит Atomic Heart — игра от русских разработчиков студии Mundfish с претензией на высокобюджетный ААА-проект. Первые превью появились, кажется, лет 6 назад, и тогда многих привлёк оригинальный визуальный стиль: Atomic Heart это шутер в эстетике Советского Союза из недалёкого будущего. С одной стороны, есть роботы, ИИ, и люди со сверхспособностями. С другой стороны привычные геометрически минималистичные формы из крашеного железа и глянцевого пластика, которые легко увидеть на каком-нибудь старом складе, заполненном советским оборудованием. Развитие проекта переживало несколько кризисов. Вообще, любой проект таких масштабов обречён не успевать в сроки: это не умеют делать даже супер опытные крупнейшие западные студии с миллиардными бюджетами. Неудивительно, что Atomic Heart от новичков из России не только побывала в производственном аду с переработками и скандальными увольнениями, но в какой-то период про неё всерьёз ходили слухи, будто бы никакой игры нет и не было никогда, а все материалы это обман. Стоит ли говорить, что год релиза тоже оказался наиболее неудачным. Успей студия доделать всё в 2021, может, Россия побывала бы в топ-листах ААА-игр. Сейчас же разработчикам пришлось воспользоваться фактом своей регистрации на Кипре и разделить потоки продажи в России и на Западе, сталкиваясь с хейтом с той и другой стороны. Со стороны Запада начались попытки канселинга за то, что у Mundfish русские корни, и за то, что они не высказали открытой антироссийской позиции. Я уже неоднократно писал, что, например, компания JetBrains, имея русских основателей и больше половины русского штата, заняла публично антироссийскую позицию сразу же, максимально сохраняя свои продажи на Западе. Хотя некоторое количество хейта от украинцев в сторону JetBrains всё равно есть: дескать, полностью ушли из России слишком поздно, закрывали процессы и перевозили людей, а нужно было сразу. Mundfish не делали политических заявлений вообще. Написали общие вещи, что они против войны, но не стали писать, что они против России и отказываются продавать здесь свою игру. Из-за этого, например, не так сложно встретить англоязычные статьи с призывом саботировать проект полностью. Впрочем, в России авторы тоже огребли: дело в том, что цифровым издателем выступила VK со своей малоизвестной площадкой для игр VKPlay. Продажи через любимый геймерами Steam были заблокированы не только в России, но и в Казахстане, Армении и других смежных регионах. И, если россиянин, нелегально использующий Steam из-под казахского аккаунта, вряд ли имеет право предъявлять претензии, то вот вполне настоящие жители того же Казахстана по непонятной причине столкнулись с блокировкой, хотя на их страну никто никаких санкций не накладывал. Плюс — чего уж говорить — публичная репутация у VK, мягко говоря, не слишком высокая: десятки комментариев о том, что игру не станут покупать просто чтобы не связываться с каким-либо продуктом от VK. Не знаю, будет ли Atomic Heart хорошей игрой. На общемировом уровне, мне кажется, будет средненькой. По видеороликам кажется, что импакта от выстрелов нет, а в шутере это почти что самое главное. Способности персонажа тоже выглядят довольно бесполезными. Тем не менее, я купил максимальную версию, чтобы поддержать авторов, которые прошли через и без того сложный процесс разработки, а в конце ещё и столкнулись с неадекватной агрессией, и при этом проявили себя сдержано и достойно. Но на игру, конечно же, тоже посмотрим. #games
Hashtags
Търсене: #fastapi
@repo_science · Post #3832 · 31.12.2023 г., 21:38
#Python#FastAPI 🐍 Complete FastAPI masterclass from scratch Learn everything about FastApi with Python, Full Stack, OAuth2, SQLAlchemy, RESTful APIs, and practice projects ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
@githubtrending · Post #15360 · 23.12.2025 г., 14:30
#python#docker#fastapi#kbqa#kgqa#llms#neo4j#rag#vue Yuxi-Know (语析) is a free, open-source platform built with LangGraph, Vue.js, FastAPI, and LightRAG to create smart agents using RAG knowledge bases and knowledge graphs. The latest v0.4.0-beta (Dec 2025) adds file uploads, multimodal image support, mind maps from files, evaluation tools, dark mode, and better graph visuals. It helps you quickly build and deploy custom AI agents for Q&A, analysis, and searches without starting from scratch, saving time and effort on development. https://github.com/xerrors/Yuxi-Know
@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
@githubtrending · Post #15066 · 16.08.2025 г., 12:30
#python#agents#ai#api_gateway#asyncio#authentication_middleware#devops#docker#fastapi#federation#gateway#generative_ai#jwt#kubernetes#llm_agents#mcp#model_context_protocol#observability#prompt_engineering#python#tools The MCP Gateway is a powerful tool that unifies different AI service protocols like REST and MCP into one easy-to-use endpoint. It helps you manage multiple AI tools and services securely with features like authentication, retries, rate-limiting, and real-time monitoring through an admin UI. You can run it locally or in scalable cloud environments using Docker or Kubernetes. It supports various communication methods (HTTP, WebSocket, SSE, stdio) and offers observability with OpenTelemetry for tracking AI tool usage and performance. This gateway simplifies connecting AI clients to diverse services, making development and management more efficient and secure. https://github.com/IBM/mcp-context-forge
@githubtrending · Post #14662 · 02.05.2025 г., 12:00
#typescript#aceternity_ui#agent#agents#ai#chrome_extension#extension#fastapi#glean#langchain#langgraph#nextjs#nextjs15#notebooklm#notion#ollama#perplexity#python#rag#slack#typescript SurfSense is a highly customizable AI research tool that helps you organize and search your personal knowledge base. It connects to many external sources like search engines, Slack, Notion, YouTube, and GitHub. You can upload various file types and interact with your saved content using natural language. SurfSense provides cited answers and supports local AI models, making it a powerful tool for research. It's also self-hostable and open-source, allowing you to control your data and customize it as needed. This helps you manage information more efficiently and privately. https://github.com/MODSetter/SurfSense
@githubtrending · Post #14678 · 07.05.2025 г., 11:30
#python#api#bracket#brackets#docker#docusaurus#fastapi#json#mantine#nextjs#postgresql#python#react#reactjs#selfhosted#sports#tournament_bracket#tournament_manager#tournaments#web#yarn Bracket is a tool for organizing tournaments. It supports different formats like single elimination, round-robin, and Swiss. You can create teams, add players, and manage multiple clubs with several tournaments. The system allows you to drag-and-drop matches to different courts or reschedule them. It also provides customizable dashboard pages for public viewing. This makes it easier to manage and engage with tournaments, offering more flexibility and control for organizers and participants. https://github.com/evroon/bracket
@githubtrending · Post #14761 · 29.05.2025 г., 13:00
#python#api#async#asyncio#fastapi#framework#json#json_schema#openapi#openapi3#pydantic#python#python_types#python3#redoc#rest#starlette#swagger#swagger_ui#uvicorn#web FastAPI is a modern Python web framework for building fast, reliable APIs that is easy to learn and quick to code, making it ready for production use right away. It uses standard Python type hints, which means you get automatic data validation, fewer bugs, and great editor support with code completion and type checks. FastAPI also generates interactive documentation automatically, so you and your team can understand and test your API easily. The main benefit is that you can develop robust, high-performance APIs much faster and with less effort, while reducing errors and making your code easier to maintain[1][2][3]. https://github.com/fastapi/fastapi