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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #873 · 23.09

Приехали фотки с DotNext. Как вы помните, неделю назад мы с коллегой выступили на этой конференции. В прошлом году на мой личный взгляд DotNext выдался вялым (я был там как участник): мало людей, скучноватые доклады. Злые языки заявляли, что это, во-первых, из-за ухода западных компаний: дескать, Майкрософт может рассказать что-то интересное, а МТС или Тинькофф не может; во-вторых, из-за того, что все айтишники, разумеется, уехали из страны. В этом году у конференции явно открылось второе дыхание (видимо, айтишники вернулись обратно, ага). Во-первых, людей было очень много. Так много, что организаторы, по-видимому, не рассчитывали на такой наплыв: площадка не справлялась. Это, пожалуй, единственное замечание — в залах то и дело не хватало мест, на обеде невозможно было найти себе стол, отстояв перед этим огромную очередь. С другой стороны, приятные впечатления от такой сильной востребованности конференции перевешивают любые проблемы. Во-вторых, что тоже важно, доклады офигенные, один лучше другого. Было очень трудно выбрать, на какие идти (обычно параллельно шло по три доклада в трёх залах). Узнал несколько очень интересных для себя новых вещей, да и в целом всегда любопытно посмотреть на чужой опыт. Наш доклад по DDD собрал полный зал — организаторы даже доносили стулья. Местами вышло хорошо, местами, конечно, есть куда развиваться. Получили в целом положительные отзывы. Среди критики есть обоснованная (например, мы не слишком внимательно проверяли код на слайдах), но есть и немного откровенного хейта. Его очень мало, буквально от пары человек (из нескольких сотен общей аудитории доклада), но, мне казалось, что в профессиональном сообществе народ старается вести себя, хм..., профессионально :) По слухам кое-кого не взяли выступать с примерно такой же темой, как у нас, так что источник хейта тоже понятен. Ещё любопытный момент. У нас был доклад о практическом применении DDD: мы взяли настоящую архитектуру со своей работы, заменили там названия сущностей, упростили и рассказали в виде доклада. При этом получили несколько комментариев в духе: "Так не бывает, это всё теория, на практике не применимо". Вроде и критика, а вроде и гордость берёт за то, что мы сделали так, как другие считают невозможным. В общем, очень круто. Спикерам дают проходку на все конференции сезона, так что я загляну как участник ещё на несколько. А в следующем году буду, наверное, снова подаваться докладчиком. Ещё есть, что рассказать. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 5 подобни публикации

Търсене: #langgraph

当前筛选 #langgraph清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2701 · 28.04.2025 г., 15:03

#LangChain#LangGraph#LLM#AI#вакансии Друзья, всем привет! Ищем Автора для разработки текстового асинхронного курса по фреймворкам LangChain и LangGraph для действующих специалистов DS уровня Jun+. О нас: Standard Data – проектируем и реализуем образовательные решения под заказ крупных компаний в сферах ИИ, дата-инжиниринга и веб-разработки. Кого ищем: Data Scientist уровней middle и senior для создания текстового курса. Ожидания от кандидата: • Опыт работы с LLM в коммерческих проектах от 1 года; • Опыт работы в Data Science от 1,5 лет; • Высшее профильное образование; • Глубокое знание Python и интересуешься языковыми моделями и машинным обучением; • Желание делиться знаниями. Что нужно делать: • Разрабатывать уроки для курса по фреймворкам LangChain и LangGraph; • Писать текстовые материалы; • Работать в команде с тех-лидом, редактором и дизайнером. Что мы предлагаем: • Вознаграждение за один урок (3-5 страниц текста в Google Документах): 7к - 12к; • Гибкий график; • Сумма вознаграждения возможна и больше, всё зависит от опыта, публикаций и результатов собеседования; • Классную команду единомышленников. Ждем тебя в нашей команде, пишите в тг, или сразу кидайте резюме: @KaterinkaGl _____ За успешную рекомендацию по традиции бонус! Суммарно 15к: при прохождении тестового 5к, еще 10к. после 2 месяцев хорошей работы. Если у тебя классный кандидат с большим опытом, то пишите в ЛС, согласуем другой бонус!

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15565 · 16.03.2026 г., 11:30

#python#ai#deepagents#langchain#langgraph Deep Agents is a ready-to-use AI agent framework that comes with built-in planning, file management, and task delegation tools. It breaks down complex tasks into manageable steps, maintains context across conversations, and can spawn specialized sub-agents to handle focused work independently. You benefit from getting a working agent immediately without building from scratch, while retaining full customization options for your specific needs. The framework handles context management automatically, making it ideal for multi-step projects that traditional agents struggle with. https://github.com/langchain-ai/deepagents

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15419 · 17.01.2026 г., 09:30

#python#agent#ai#aippt#editable_pptx#langgraph#paper2slides#ppt_generator Paper2Any turns paper PDFs, images, or text into editable diagrams, technical roadmaps, experiment plots, PPT slides, and more with one click. Key tools include Paper2Figure for scientific visuals, Paper2PPT for custom decks with table extraction, PDF2PPT for layout-perfect conversions, and AI beautification. Install via GitHub on Python 3.11+, Linux preferred; try online demo or scripts. You save hours recreating figures or slides for research, talks, or reports, getting pro-quality, customizable outputs fast. https://github.com/OpenDCAI/Paper2Any

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15523 · 25.02.2026 г., 12:30

#typescript#agent#agentic#agentic_framework#agentic_workflow#ai#ai_agents#bytedance#deep_research#harness#langchain#langgraph#langmanus#llm#multi_agent#nodejs#podcast#python#superagent#typescript DeerFlow 2.0 is an open-source super agent harness that orchestrates multiple sub-agents, memory systems, and sandboxed execution environments to accomplish complex tasks. Built on LangGraph and LangChain, it combines research, coding, and content creation capabilities with extensible skills and tools. The platform features isolated Docker containers for safe execution, long-term memory that learns your preferences, and the ability to spawn sub-agents that work in parallel on different task angles. You benefit from dramatically reduced research and automation time—tasks that typically take hours complete in minutes—while maintaining full transparency and control over agent decisions through human-in-the-loop collaboration. Whether you need deep research reports, data analysis, slide decks, or custom workflows, DeerFlow handles multi-step complexity without requiring extensive coding knowledge. https://github.com/bytedance/deer-flow

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14662 · 02.05.2025 г., 12:00

#typescript#aceternity_ui#agent#agents#ai#chrome_extension#extension#fastapi#glean#langchain#langgraph#nextjs#nextjs15#notebooklm#notion#ollama#perplexity#python#rag#slack#typescript SurfSense is a highly customizable AI research tool that helps you organize and search your personal knowledge base. It connects to many external sources like search engines, Slack, Notion, YouTube, and GitHub. You can upload various file types and interact with your saved content using natural language. SurfSense provides cited answers and supports local AI models, making it a powerful tool for research. It's also self-hostable and open-source, allowing you to control your data and customize it as needed. This helps you manage information more efficiently and privately. https://github.com/MODSetter/SurfSense