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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #962 · 17.02

В этом году я читаю небольшой курс лекций студентам Высшей Инжиниринговой Школы НИЯУ МИФИ, вот на прошлой неделе начал. Тема: архитектура приложений. Сначала SOLID, простые паттерны, а потом сложные паттерны и DDD. Долго думал над тем, какие примеры приводить. Классические книжные не хотелось, типа вот у нас класс "Животное", у него наследник "Кошка". Это понятно для жизни, но далеко от реального программирования. И примеры со своей работы не хотелось, потому что без знания специфики не будет понятно, что такое "Цифровая ведомость объёмов работ", и почему в ней есть те или иные ограничения. Так что придумал вот такой сценарий для студентов: примеры из видеоигр. Любая видеоигра это программа, написанная разработчиками на языке программирования. Это реальные люди, которые сталкивались с реальной необходимостью применить какие-либо паттерны и архитектурные подходы. Я, конечно, не знаю, как та или иная функция была реализована в игре на самом деле — вполне возможно, что из-за спешки, производственного ада, использования устаревших технологий или проблем планирования что-то написано очень плохо, коряво, без архитектуры и с огромным техническим долгом. Но я просто показывал ситуации, в которых какой-то конкретный структурный подход кажется уместным, и рассказывал, как можно такую ситуацию реализовать на практике. Вроде получилось неплохо, студентам зашло. Обратная связь по лекции пришла положительная, так что будем продолжать :) #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #superagent

当前筛选 #superagent清除筛选
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