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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #788 · 28.03

В 1996 году шведский программист Даниэль Стенберг опубликовал первую версию консольной программы для работы с удалёнными ресурсами (URL). Точнее, технически это была не первая версия, но первая под новым названием — cURL. Тогда, наверное, мало кто мог подумать, что обращаться по URL-адресам, отправлять запросы и скачивать файлы станет настолько востребованным. Сегодня cURL (если точнее, то libcurl) присутствует фактически на любом устройстве, подключённом к интернету, а неделю назад Стенберг отпраздновал 25-летие своего проекта. На Хабре очень интересный перевод авторского пересказа событий за все эти годы. Даниэлю было 27 лет, когда он написал простенькую консольную утилиту, которой пользовался едва ли десяток людей. А сейчас ему 52, в программе уже 155 тысяч строк кода, а пользуются ей миллиарды (хоть даже и не знают об этом). За это время он женился, сменил кучу работ, завёл двоих детей, заслужил титул второго лучшего разработчика Швеции и даже косвенно поучаствовал в посадке зонда на Марс (о чём в его профиле на Гитхабе есть специальная плашка). Стенберг даже получал угрозы убийством из-за того, что его софт применялся хакерами в атаках и краже денег. Вот как вышло — шалость, можно сказать, удалась. Простенький хобби-проект молодого студента стал одним из столпов, на которых зиждется информационная эра. Не сказать, что в cURL есть что-то особенное, просто так вышло, что именно его автор первым задумался о необходимости удобной коммуникации с серверами в сети. Не написал бы он, написал бы кто-нибудь другой. Что не умаляет его заслуг и аккуратного подхода к разработке и улучшению программы на протяжении стольких лет. Кто знает, может быть, кто-нибудь из вас сейчас сидит и пишет маленький хобби-проект, которым через четверть века станет пользоваться весь мир? #dev

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