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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #822 · 19.05

Мне кажется, для маркетологов, пиарщиков и спецов по СММ очень интересная задачка — почему ВК не заводятся донаты художникам. Художники, как я уже писал ранее — одна из самых контентообразующих ниш ВК. Но практически ни у кого из них не завелась модель с подпиской VK Donut. У пабликов по СММ модель завелась — люди платят. У Tool 42 тоже (до сих пор тайна для меня, почему только у них из всех приложений). Вроде как еще у какого-то паблика с K-pop музыкой модель завелась. В общем, отдельные примеры есть, не сказать, что VK Donut полностью нежизнеспособная штука. А художники — хоть убей. У Зубкова не заработало, у Дюрана не заработало, у Гудима не заработало. Помню, как на самой первой сходке авторов от ВК (меня туда пригласили, как активного блогера) художник Ahriman рассказывал, как зарабатывает на донатах. Но сейчас я смотрю в его паблике даже донаты выключены. То есть, даже если работало, то только временно. Причём, аудитория у этих художников — во многом взрослая молодежь, платежеспособные люди, десятки тысяч. Иногда сотни тысяч, как у Дюрана: почти лям подписчиков и всего 14 платящих. Интересно, занимается ли изучением этого вопроса пиар-отдел VK. Мне было бы очень любопытно узнать какую-то аналитику. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #langmem

当前筛选 #langmem清除筛选
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