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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #828 · 1.06

Заблочили Medium. Я им не пользовался, но, кажется, это единственный нетематический текстовый портал в интернете. Задумался о том, почему в англоязычном мире Medium есть, а в рунете никакой аналог не взлетел. Какой-нибудь Teletype был заброшен разработчиками практически сразу после релиза. Дзен — ну вы сами знаете, мусорка. В Телеграме нет дискавери и средств оформления, и более менее заводятся, опять же, строго тематические каналы. Авторские тексты, например, в ВК убиты видосиками и продуктовыми решениями. Кстати, такой же эффект есть на Пикабу: администрация добавила возможность постить короткие вертикальные видео, и теперь вся лента в них. Я был в шоке, когда увидел. Вертикальные видео не просто разбавили тексты, а вытеснили их за считанные дни на площадке, которая всегда была про тексты и картинки. Но почему на русском языке нет живых аналогов Медиума? Вроде считается, что русский народ читающий, но вот что-то не сходится. Вот мои гипотезы: 1. Русские люди читают книги, и поэтому у них в жизни нет недостатка чтения, а от интернета они хотят чего-то развлекательного. 2. Все люди в мире в среднем не читают тексты, но небольшая горстка всё-таки читает. Поскольку Medium был англоязычный, он собирал не только англоязычных читателей, но и вообще читателей со всех стран, и в сумме получилось достаточно, чтобы он жил. 3. Бизнесам не выгодно делать текстовые площадки, потому что тем, кто читает тексты, сложнее что-то впаривать. Medium существует на инвестиции, государственные деньги, на энтузиазме и так далее. #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