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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #808 · 1.05

На днях допрошли настольную игру "Спящие боги". Это кооперативная игра с повествованием, ядром которой является книга сюжетов. Главные герои, за которых вы, собственно, играете — команда корабля, неведомым образом попавшая в сказочный мир. Мир представлен книжкой-раскладушкой с картой, по которой надо перемещать кораблик (каждый разворот книжки это небольшой участок карты). Можно высаживаться в любом месте, дальше вы открываете книгу сюжетов на отмеченном номере и читаете что-то вроде: "Вы высадились на скалистом берегу, к вам подошел подозрительный человек и предлагает торговать". И выбор, например: "Торговать — откройте номер такой-то; атаковать — номер такой-то; пройти мимо — такой-то". Таким способом сюжет ветвится и создаёт игровые ситуации. Во многих случаях нужно проходить проверки на навыки: сила, мастерство, хитрость, наблюдательность и так далее. Для этих проверок создана довольно интересная механика, вынуждающая игроков обсуждать, кто из них пойдёт проверяться. При этом можно прокачивать персонажам навыки и легче проходить проверки в дальнейшем. А еще покупать на рынках предметы: и это почти всегда не личные предметы, а общие, на команду, и дают они обычно преимущества всем, но активирует предмет кто-то один в зависимости от игровой ситуации. Ну и, моё любимое — в игре фантастически крутая система боя. Она совмещает в себе тактику и накал страстей, при этом довольно простая понятийно, потому что построена на геометрии расположения игровых компонентов. Из недостатков ожидаемо можно отметить сложность сетапа — пока разложишь игру в том виде, где вы остановились в прошлый раз, пока вспомнишь, что было. Да и карточек несколько видов, часть из них в процессе прохождения кладется в коробку, часть остается на столе, часть в колоде итд. Но в целом очень интересный и необычный экспириенс. Да, для игры вам нужна семья или компания друзей, с которой вы собираетесь регулярно, и которая готова к сравнительно длинным игровым сессиям (на коробке так и написано: до 1000 часов). То есть, "Спящие боги" не для казуалов и новичков, хотя сами по себе механики не сложные. Однако, если у вас такая компания есть, то игра подарит множество приятных вечеров. Мы дошли только до одной концовки, а их там более десятка. И вообще, есть чувство, что коснулись игры только по верхам. #games

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