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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #91 · 26.10

Сейчас 10 лет Яндекс.Такси. Кажется, именно Яндекс первым привел Uber-модель в Россию. Пишут, что мой первый заказ был в мае 2013-го. Целая вечность назад, но я помню — был где-то в районе Лесной, нужно было в точку, удалённую от метро. Как раз крутили рекламу нового сервиса от Яндекса, я скачал, запустил поиск. Ждал минут 15, потом ещё искал, где водитель припарковался. Быстрее было бы дойти. Сейчас уже стало ясно, что сервисы такси — одна из важнейших технологических вех нового времени. Сложно представить себе что-то ещё, что настолько фундаментально поменяло наши жизни. Ни роботы-пылесосы, ни сервисы доставки, ни даже каршеринг — ничто из этого настолько сильно не поделило мир на "до" и "после". Процесс вызова такси по телефону действительно был неприлично труден: следовало знать адрес, где находишься, знать номер таксопарка, а затем ждать неопределенное время, после чего платить весьма немалые деньги водителю налом. К такси прибегали в крайних случаях, когда обойтись другим способом было невозможно. Сокращение такого значительного числа издержек в столь необходимой для людей услуге — перемещение — сопоставимо с изобретением интернета или электричества. Да, и без электричества мы могли обогревать и освещать свои дома, готовить пищу, вращать мельницы. Но на этом примере становится видно, что время и усилия на получение результата очень важны. Такси стало полноценным вариантом повседневного транспорта, а не редкой вынужденной мерой для богатых. Я заказываю такси десяток раз в месяц, и уже всерьез не способен вспомнить, как в принципе возможно было жить без этих сервисов. Что я делал в таких же ситуациях 10 лет назад? Ждал автобус полчаса, шел пешком час? Или даже просто отменял своё намерение добраться в какую-то точку? Лучше, наверное, и не вспоминать. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #adk

当前筛选 #adk清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15039 · 08.08.2025 г., 13:00

#python#adk#agent_samples#agents The Agent Development Kit (ADK) offers ready-made sample agents in Python and Java to help you quickly build AI-powered agents for various tasks, from simple chatbots to complex multi-agent workflows. It supports flexible design, letting you combine multiple specialized agents, use diverse tools, and create adaptable workflows. ADK also includes developer tools for easy testing, debugging, and deployment, and works well with Google’s AI models and other large language models. Using these samples can save you time and effort by providing practical examples and a strong foundation to develop your own intelligent agents efficiently. This helps you focus on your agent’s logic while ADK handles orchestration and scaling. https://github.com/google/adk-samples

AI一线|ShareCentre

@ShareCentre · Post #7129 · 26.03.2026 г., 07:45

Google DeepMind 发布 Gemini API 开发者技能:用 Agent Skills 弥合模型知识鸿沟 Google DeepMind 于 3 月 25 日发文介绍其构建的 Gemini API 开发者技能(gemini-api-dev),旨在通过 Agent Skills 规范弥合大语言模型的知识鸿沟。测试显示,Gemini 3 系列模型在启用该技能后,代码生成正确率从不足 7% 大幅提升至接近 100%,但前提是模型需具备强大的推理能力。 ⚙️ 技能内容 该技能包含四部分: - API 高级功能集概览 - 当前模型和各语言 SDK 说明 - 各 SDK 基础示例代码 - 文档入口点列表(作为真实信息源) 技能已开源在 GitHub,支持通过 Vercel skills 和 Context7 两种方式安装: npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-api-dev --global npx ctx7 skills install /google-gemini/gemini-skills gemini-api-dev 📊 评测结果 - 评测集:117 个 prompt,覆盖 Agent 编码、聊天机器人、文档处理、流式内容等场景 - 失败标准:生成的代码使用了旧版 SDK - Gemini 3.0 Pro/Flash:基线仅 6.8%,启用技能后大幅提升 - Gemini 3.1 Pro:基线 28%,启用技能后几乎全部通过 - Gemini 2.5 系列:也有提升,但远不如 3.x 系列——强推理能力是关键 - SDK Usage 类别通过率最低(95%),部分失败来自明确要求使用 Gemini 2.0 模型的 prompt 📎 相关链接 原文:https://developers.googleblog.com/closing-the-knowledge-gap-with-agent-skills/ GitHub:https://github.com/google-gemini/gemini-skills Agent Skills 规范:https://agentskills.io Google ADK Skills 文档:https://google.github.io/adk-docs/skills/ #Google#AI#AgentSkills#GeminiAPI#ADK#开发者工具