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Source channel @githubtrending · Post #15071 · Aug 18

#typescript#agent#agentic_ai#agents#ai#ai_agents#ai_tools#anthropic#automation#bytebot#computer_use#computer_use_agent#cua#desktop#desktop_automation#docker#gemini#llm#mcp#openai Bytebot is an open-source AI desktop agent that acts like a virtual employee with its own computer, able to use real applications, browse websites, handle passwords, and process documents automatically. You just describe tasks in plain English, and Bytebot completes them by clicking, typing, downloading files, organizing data, and running complex workflows across multiple programs. It runs locally on your own infrastructure, ensuring privacy and full control, and supports many AI models. This helps you save time by automating repetitive or complex tasks without scripting, improving efficiency and accuracy in business, research, or development work. https://github.com/bytebot-ai/bytebot

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Repositorio data science

@repo_science · Post #3132 · 05/03/2023, 09:58 PM

#GraphQL#apiRest 🎛 ¿Qué es GraphQL? ¿Es un reemplazo para la API REST? El siguiente diagrama muestra una comparación rápida entre REST y GraphQL. 🔹 GraphQL es un lenguaje de consulta para API desarrollado por Meta. Proporciona una descripción completa de los datos en la API y brinda a los clientes el poder de pedir exactamente lo que necesitan. 🔹Los servidores GraphQL se encuentran entre el cliente y los servicios de back-end. 🔹 GraphQL puede agregar múltiples solicitudes REST en una consulta. El servidor GraphQL organiza los recursos en un gráfico. 🔹 GraphQL admite consultas, mutaciones ( que aplican modificaciones de datos a recursos ) y suscripciones ( que reciben notificaciones sobre modificaciones del esquema ). ----- Canal principal:@repo_science Cupones:@freecoupons_reposcience -----