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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #971 · 10.04

Если кто-то думает, что настольные игры это скучное перекладывание жетонов с цифрами для душнарей, то посмотрите на "Неон". "Неон" — проект от российских разработчиков в жанре Battle Royale и сеттинге киберпанка. Если киберпанк от настолок ожидать можно легко (видеоигра Cyberpunk 2077 основана именно на настолке 1974 года), то батлрояль это что-то сравнительно новое. По меньшей мере, кажется, что настольному ритму это противоречит: если игрок на личной встрече друзей вылетает из игры навсегда и скучает, то это антипаттерн, и в нормальных играх с проработанной механикой такие вещи стараются не делать (одна из причин, по которым "Мафия" бесконечно хуже, чем "Авалон"). Авторы "Неона", впрочем, решили эту проблему, добавив отдельный дополнительный режим с возрождением: после смерти ты появляешься заново, а игра в таком случае идёт на очки. Причём, довольно хитро сделано, например, так, чтобы убивать только что возродившихся было менее выгодно, чем тех, кто засиделся на арене. Но можно играть и по хардкору настоящий режим на вылет. В остальном очень драйвовая настолка с неплохим балансом, пафосным лутом и простыми правилами, которые постигаются за 10 минут. Присутствует эффект постепенно уменьшающегося мира, как и положено в батлроялях, так что к концу игроки неизбежно стоят рядом и провоцируются на драку. Единственное что, мне кажется, не слишком большая реиграбельность: после пары десятков партий уже будут изучены все предметы и возможные цепочки действий. Надеюсь, авторы выпустят в скором времени дополнение. #games

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