TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #983 · 11.05
Художник Gudim написал у себя в Телеграме пост о том, что главная проблема соцсетей — умные ленты. В более-менее продвинутой среде и правда принято хейтить умные ленты, включать, где возможно, хронологические, юзать альтернативные клиенты и вообще ругать корпорации за то, что они делают плохо и пользователям и авторам контента одновременно. Вездесущие умные ленты — действительно часть процесса оговнения, но дело не только в нём. Gudim сделал отсылку к классике в шутку, но на самом деле угадал: главная проблема соцсетей ровно такая же, как и главная проблема музыки — это ты. Давайте разберёмся. В теории ты подписываешься на авторов контента в соцсети, они публикуют свои посты по мере желания и готовности, посты выстраиваются в ленту, и ты от новых к старым их читаешь, подобно свежей газете или сводке новостей. Звучит хорошо до того момента, пока ты не подпишешься на условный паблик с приколами. Паблик с приколами ведут 10 человек, а сами приколы они тащат с Реддита и 9гаг, поэтому публикация занимает 5 минут. При этом от пользователей они получают охваты, которые конвертируются в деньги с рекламы. Больше охватов — больше денег. Очень быстро система приходит к тому, что им выгодно постить так часто, как они вообще способны. В идеале они хотят, чтобы вся лента каждого юзера состояла только из паблика с приколами, потому что тогда они заработают ещё больше. Вообще я лично видел рекомендации от СММщиков для пабликов ВК постить 3-5 записей в день. Каждый день. А теперь вспомните, как часто постят ваши друзья или, например, независимые авторы, которые контент не где-то берут, а создают. И вот 2-3 таких подписки, и ваша лента — неюзабельный мусор. Не обязательно паблик с приколами: спамить мотивирован вообще любой автор, потому что его доля присутствия в вашей ленте равна его заработку. Но хороший контент делается долго, на это нужно время, так что в реальности особенно удаётся спамить как раз плохому и дешёвому контенту. Как это решить: 1. "Не подписывайтесь на мусор", "Человек сам виноват, что он подписался на спам-паблик!". Да, а ещё человек совершенно добровольно решает начать курить или, скажем, принимать наркотики, но эти области всё равно в разной степени контролируются извне. Потому что авторы спам-паблика (как и наркоторговцы) ОЧЕНЬ мотивированы затянуть новых людей в свою схему заработка, и они будут использовать для этого множество разных средств, на которые неминуемо попадётся значимое число клиентов. То есть в масштабах одного конкретного человека с железной дисциплиной этот подход работает, но в масштабах системы из множества произвольных людей — нет, не работает совсем. 2. Остаётся только одно — каким-то образом фильтровать мусор. Тут возникает сразу много других проблем: начиная с того, что для разных людей понятие мусора разное, и заканчивая тем, что, да, в какой-то момент появляются ещё и интересы площадки. Площадка хочет не давать людям приятный и интересный контент, а давать людям то, что увеличивает таймспент и заработок с рекламы. И внезапно получается так, что таймспент растёт не от качества контента, кто бы мог подумать. Самые популярные в мире соцсети (Инста и Тикток) — целиком основаны на алгоритмической подаче информации. И эта информация очень "жвачкообразная" — короткая, клиповая, с быстрым захватом внимания. Так что да, если ругаете умные ленты, то просто поругайте какого-от своего друга, который пользуется Инстой, потому что именно поведение юзеров и отсутствие дисциплины у них делает такие ленты выгодными для корпораций. #web
Hashtags
Търсене: #fastapi
@repo_science · Post #3832 · 31.12.2023 г., 21:38
#Python#FastAPI 🐍 Complete FastAPI masterclass from scratch Learn everything about FastApi with Python, Full Stack, OAuth2, SQLAlchemy, RESTful APIs, and practice projects ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
@githubtrending · Post #15360 · 23.12.2025 г., 14:30
#python#docker#fastapi#kbqa#kgqa#llms#neo4j#rag#vue Yuxi-Know (语析) is a free, open-source platform built with LangGraph, Vue.js, FastAPI, and LightRAG to create smart agents using RAG knowledge bases and knowledge graphs. The latest v0.4.0-beta (Dec 2025) adds file uploads, multimodal image support, mind maps from files, evaluation tools, dark mode, and better graph visuals. It helps you quickly build and deploy custom AI agents for Q&A, analysis, and searches without starting from scratch, saving time and effort on development. https://github.com/xerrors/Yuxi-Know
@githubtrending · Post #14896 · 02.07.2025 г., 12:30
#python#ai#authentication#authorization#claude#cursor#fastapi#llm#mcp#mcp_server#mcp_servers#modelcontextprotocol#openapi#windsurf FastAPI-MCP is a tool that lets you easily turn your FastAPI web API endpoints into Model Context Protocol (MCP) tools, which AI agents can use directly. It requires almost no setup—just connect it to your FastAPI app, and it automatically preserves your request/response data models and documentation. It also includes built-in authentication using your existing FastAPI security methods. You can run the MCP server inside your app or separately, and it communicates efficiently using FastAPI’s ASGI interface. This makes it simple to integrate AI capabilities with your existing FastAPI services without rewriting code, saving you time and effort while keeping your API secure and well-documented[1][5]. https://github.com/tadata-org/fastapi_mcp
@githubtrending · Post #15066 · 16.08.2025 г., 12:30
#python#agents#ai#api_gateway#asyncio#authentication_middleware#devops#docker#fastapi#federation#gateway#generative_ai#jwt#kubernetes#llm_agents#mcp#model_context_protocol#observability#prompt_engineering#python#tools The MCP Gateway is a powerful tool that unifies different AI service protocols like REST and MCP into one easy-to-use endpoint. It helps you manage multiple AI tools and services securely with features like authentication, retries, rate-limiting, and real-time monitoring through an admin UI. You can run it locally or in scalable cloud environments using Docker or Kubernetes. It supports various communication methods (HTTP, WebSocket, SSE, stdio) and offers observability with OpenTelemetry for tracking AI tool usage and performance. This gateway simplifies connecting AI clients to diverse services, making development and management more efficient and secure. https://github.com/IBM/mcp-context-forge
@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
@githubtrending · Post #14678 · 07.05.2025 г., 11:30
#python#api#bracket#brackets#docker#docusaurus#fastapi#json#mantine#nextjs#postgresql#python#react#reactjs#selfhosted#sports#tournament_bracket#tournament_manager#tournaments#web#yarn Bracket is a tool for organizing tournaments. It supports different formats like single elimination, round-robin, and Swiss. You can create teams, add players, and manage multiple clubs with several tournaments. The system allows you to drag-and-drop matches to different courts or reschedule them. It also provides customizable dashboard pages for public viewing. This makes it easier to manage and engage with tournaments, offering more flexibility and control for organizers and participants. https://github.com/evroon/bracket
@githubtrending · Post #14761 · 29.05.2025 г., 13:00
#python#api#async#asyncio#fastapi#framework#json#json_schema#openapi#openapi3#pydantic#python#python_types#python3#redoc#rest#starlette#swagger#swagger_ui#uvicorn#web FastAPI is a modern Python web framework for building fast, reliable APIs that is easy to learn and quick to code, making it ready for production use right away. It uses standard Python type hints, which means you get automatic data validation, fewer bugs, and great editor support with code completion and type checks. FastAPI also generates interactive documentation automatically, so you and your team can understand and test your API easily. The main benefit is that you can develop robust, high-performance APIs much faster and with less effort, while reducing errors and making your code easier to maintain[1][2][3]. https://github.com/fastapi/fastapi