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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #837 · 14.06

Stackoverflow подвёл итоги ежегодного голосования разработчиков. По общим показателям ничего шибко интересного (разве что зарплата разработчиков на C# наконец-то превысила зарплату джавистов). А вот что любопытно, это новый вид графика оценки разработчиками языков и технологий. Раньше были блоки "любимые языки/технологии", "ненавистные языки/технологии". А теперь это шкала Admired & Desired. Синие точки: уровень "хайпа" (этот термин используют прямо авторы исследования) — процент разработчиков, которые хотят попробовать язык или технологию X, потому что, например, считают его интересным, популярным, востребованным и так далее. Красные точки: "почитаемость" — процент разработчиков из тех, кто попробовал X, которые хотят продолжать это делать. Таким образом, авторы исследования предлагают смотреть на ширину линии. Чем более узкая линия, по версии авторов, тем больше работы по популяризации технологии выполняет хайп, а не качество/крутость/интересность самой технологии. Хайп — синяя точка — создаёт инерцию, а красная показывает степень её роста или угасания уже после использования. Ну вот например JavaScript и Python явно перехайплены. Мой любимый C# оставляет у народа приятные впечатления, но видно влияние того, что до сих пор есть люди, которые считают его закрытым языком для разработки под Windows. Java явно теряет позиции, скорее всего из-за того, что джависты распробовали более комфортный Kotlin. Прочие языки-заменители для неудобных аналогов тоже в хорошем положении: Dart, Swift. Ожидаемо широкие линии у функциональных языков: Elixir, Clojure, F#, Scala. Если программист всё-таки дорвался до функциональщины, говорят, пути назад нет. Хотя есть на графике и показатели, которые я объяснить не могу: например, почему широкая линия у Delphi. Ну и MATLAB опустили незаслуженно. Уж точно он не такой ужасный, как какой-нибудь Objective-C. Там по ссылке дальше есть такой же график про базы данных и фреймворки. В целом очень согласуется с моими личными представлениями. Допустим, React и Nodejs перехайплены, у Svelte, ASPNET Core и Blazor одни из самых широких линий, а у jQuery — узкая. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #modelcontextprotocol

当前筛选 #modelcontextprotocol清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15076 · 19.08.2025 г., 13:00

#python#aws#mcp#mcp_client#mcp_clients#mcp_host#mcp_server#mcp_servers#mcp_tools#modelcontextprotocol AWS MCP Servers use the Model Context Protocol (MCP), an open standard that connects AI tools with AWS data and services in a simple, secure way. These servers improve AI responses by providing up-to-date AWS documentation, best practices, and workflow automation for cloud development, infrastructure, and operations. You can run MCP servers locally for development or use AWS-managed remote servers for easy access and scalability. MCP servers support many AWS services like Lambda, DynamoDB, EKS, and more, helping you build, manage, and optimize AWS resources efficiently with AI assistance. Installation is easy with one-click options for popular tools like VS Code and Cursor. This makes cloud development faster, more accurate, and cost-effective. https://github.com/awslabs/mcp

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15008 · 31.07.2025 г., 09:30

#python#csharp#java#javascript#javascript_applications#mcp#mcp_client#mcp_security#mcp_server#model#model_context_protocol#modelcontextprotocol#python#typescript You can learn the Model Context Protocol (MCP), a new standard for connecting AI models with applications, through a free, open-source curriculum that includes hands-on coding examples in C#, Java, JavaScript, Python, and TypeScript. The curriculum covers basics, security, building servers and clients, advanced topics, and best practices, with multi-language support and community help via Discord. You can also join MCP Dev Days, a free online event for deep technical learning and networking. This resource helps you quickly gain practical skills to build and integrate AI tools effectively, boosting your development capabilities in AI workflows. https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14896 · 02.07.2025 г., 12:30

#python#ai#authentication#authorization#claude#cursor#fastapi#llm#mcp#mcp_server#mcp_servers#modelcontextprotocol#openapi#windsurf FastAPI-MCP is a tool that lets you easily turn your FastAPI web API endpoints into Model Context Protocol (MCP) tools, which AI agents can use directly. It requires almost no setup—just connect it to your FastAPI app, and it automatically preserves your request/response data models and documentation. It also includes built-in authentication using your existing FastAPI security methods. You can run the MCP server inside your app or separately, and it communicates efficiently using FastAPI’s ASGI interface. This makes it simple to integrate AI capabilities with your existing FastAPI services without rewriting code, saving you time and effort while keeping your API secure and well-documented[1][5]. https://github.com/tadata-org/fastapi_mcp