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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #782 · 17.03

Начал по чуть-чуть смотреть на русскоязычные видеоплощадки, чтобы понять, а существует ли какая-то вменяемая альтернатива, которую, например, могли бы использовать русскоязычные блогеры для доступа к своей аудитории. Как сейчас, после демонстрации Ютубом своей идеологической однобокости, так и в потенциале, если, например, в России Ютуб таки заблокируют. Бывает, что у человека есть какие-то субъективные пожелания к интерфейсу — он считает удобным то, к чему лично он привык, и что лично он использует. Но существуют и вполне объективные фундаментальные вещи. Например, видеосервис должен давать вам навигацию между роликами: возможность отличать просмотренное от непросмотренного, возможность видеть новые выпуски. Не менее важна навигация внутри видео: чтобы сервис запоминал, где вы остановились, и чтобы по ролику можно было перемещаться. Нельзя, например, сказать, что пожелание "Запомнить, на каком месте в видео ты остановился" — личный каприз, вызванный моим собственным паттерном просмотра, который отличается от такового для других людей. Это абсолютно точно одна из фундаментальных функций. Она есть у всех стримингов, и она является определяющей для базового удобства использования сервиса, а её отсутствие способно сделать сервис почти буквально неюзабельным. Я рассмотрел основных претендентов на замену Ютуба: VK с трёх источников (приложение, полный сайт, мобильный сайт), Дзен и RuTube. Главным образом оценивал работу на телефоне, потому что, например, с перемоткой на десктопе проблем никогда не бывает — любой даже самый старый примитивный видеоплеер ещё 20 лет назад позволял мышкой мотать видео, и разработчики сервиса в эту функцию ничего своего не вкладывали. А вкладывали, например, авторы Ютуба, создав функцию перемотки двойным тапом по краю видео на 15 секунд вперёд/назад. Но это нюансы. В таблице есть и не нюансы, а вполне себе базовые вещи, отсутствие которых, честно говоря, повергло меня в шок. #web

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