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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #783 · 19.03

Москва — чудесный город, и моё отношение к ней с годами только улучшается. Но почему-то так вышло, что у меня в жизни было всего два случая наблюдения неблагонадежного поведения граждан в продуктовом магазине, и оба в Москве. В Петербурге я посещал продуктовые магазины в тысячу раз больше, чем в Москве. Я живу в Петербурге постоянно, и ходил в продуктовые магазины регулярно до пандемии (с пандемии подсел на доставку продуктов). В Москве я был два десятка раз, и из них только в половине поездок заходил в продуктовый магазин. Тем не менее, именно в Москве я единственный в жизни раз лично увидел, как человек крадет товар: очень худой мужчина картинно закашлялся и под прикрытием этого звука запихнул за пазуху то ли пакет чипсов, то ли что-то подобное. Я уже выходил, так что оставил эту ситуацию в ведении охраны. Это был небольшой, кажется, Магнит на самой окраине. Я ещё тогда подумал: "Видимо, окраина Москвы уже настолько считается забытым богом местом, что легко увидеть собственными глазами совершение преступления". В Питере я не видел магазинную кражу ни разу, хотя совершил сотни и тысячи походов в самые разные мелкие продуктовые магазины на самых разных окраинах. А в одной из командировок недавно — снова в небольшом продуктовом магазине — пьяный мужчина бомжеватого вида покупал передо мной на кассе бутылку водки и хлеб. Он попытался расплатиться картой, оплата не прошла. Кассирша ему сказала, что денег не хватает, и он должен выбрать что-то одно: или водку или хлеб. Можно догадаться, что именно он выбрал. Оплата снова не прошла, и он стал звонить кому-то и просить перекинуть деньги. Я вам так кратко описываю, но нужно иметь ввиду, что на каждый вопрос кассирши мужчина реагировал супер медленно: по несколько минут стоял, покачиваясь и пытаясь осознать происходящее. Он был пьян почти до состояния неспособности воспринимать даже простейшие стимулы. Звонок кому-то с просьбой денег занял в общей сложности минут десять. В какой-то момент оплата всё-таки прошла, и он, ковыляя, освободил место. Кстати, я сразу решил, что, если бы он выбрал хлеб, я бы ему его купил. Это усилило моё впечатление о небольших продуктовых магазинах в Москве, как о местах для каких-то опустившихся слоёв населения. Видимо, минимально приличные люди в столице имеют собственного повара или, не знаю, им продукты привозят слуги? #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