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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #840 · 30.06

Целых две недели ничего не писал, потому что была большая загрузка по работе. Только недавно вернулся с AtomSkills этого года. Про чемпионат для профессионалов AtomSkills я вам уже рассказывал год назад. Тогда мы выиграли золото, поэтому поехать участником я не мог по правилам, так что поехал членом жюри. Было классно посмотреть изнанку. В нашу задачу входила разработка задания, определение критериев проверки, составление сценария проверки и, собственно, сама проверка с выставлением баллов. Напомню, что на обычном хакатоне можно сделать неработоспособный продукт на моках и выиграть одной презентацией с хорошими скринами. А вот на AtomSkills есть строгие критерии проверки: работу каждой команды деплоят с нуля на чистую машину и вручную прогоняют по сценариям, давая баллы за то, что программа позволяет реализовать нужные бизнес-процессы. Разработка способа справедливо и быстро оценить довольно разные работы — не самое простое дело. Да еще и в этом году были рекордные 12 команд. Сразу стали видны ошибки, которые мы, например, допустили при формировании задания; сразу понадобилась способность быстро договориться и выработать какой-то общий подход к спорным моментам. В общем, как и в любом деле, тут нужен опыт. Но было интересно, чемпионат раскрылся для меня с несколько новой стороны. Ещё не мог не обратить внимание на то, как быстро команда жюри нашла контакт друг с другом, и как согласовано работала. Да и вообще, от общения с ребятами получил много удовольствия: и на уровне деловых взаимоотношений, и на уровне шуток и приколов, и на уровне гиковых бесед — было прям очень круто. Подумал о том, что это связано с совпадением людей сразу в нескольких аспектах. Во-первых, все айтишники, и это уже какая-то первичная выборка, показывающая общие интересы. Во-вторых, все работают в похожем режиме: на постоянке в корпорации, имея сотрудников в подчинении и так далее. Потому что, например, айтишник без работы по графику уже не во всём поймёт айтишника работающего, я был в обеих ролях и знаю, о чём говорю. В-третьих, что тоже немаловажно, в жюри никого не заставляют ехать, туда попадают люди, которым интересен чемпионат, интересна организация какой-то движухи, интересно помогать коллегам в развитии и совершенствовании. Тоже нужно обладать определёнными жизненными целями и ориентирами. Посмотрим, удастся ли поехать через год, и в какой роли. #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