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Canale sorgente @WritingWay · Post #1168 · 23 nov

⁣LA REVISIONE DEI TESTI - EDITING✍🏻📕 "Non esistono grandi scritture, ma solo grandi riscritture". #scrittura#writingtips ✍🏻Prendine atto: non puoi fare a meno di rivedere quello che scrivi, è nella fase della revisione che miglioriamo davvero il testo. ✅ L’editing è una FORMA MENTALE: richiede duttilità di pensiero. Non attaccarti a quello che hai scritto, se è il caso modifica. ✅ L’editing è NECESSARIO, sempre. ✅ L’editing deve essere inteso come IL TEMPO DEL MIGLIORAMENTO. ✅ Il PRIMO EDITING lo deve fare l’autore. ✅ Per fare bene editing è necessario DISTACCAMENTO dal testo altrimenti non sarà mai efficace. ✅ Bisogna DISTINGUERE editing sui tuoi testi dall’editing che potresti fare sui testi degli altri. Cambia del tutto l’approccio. Se analizzo un testo di un altro devo mettermi sulla stessa lunghezza d’onda dell’altro, non devo entrare con i miei gusti, con il mio “mi piace” se no sbaglierei del tutto il lavoro di editing. ✅ L’EDITING AGISCE SUL CERVELLO: quando correggiamo i nostri testi stiamo lavorando sul risultato del pensiero, sul pensiero che ha preso forma. Andare ad agire su quelle parole per migliorarle significa agire sulle connessioni neuronali. Ci pensiamo? Quanto bene faccia alla nostra espressività, al nostro patrimonio intellettuale l’editing? @writingway 🙌Se ti è piaciuto questo post e pensi possa interessare ad altri, inoltralo cliccando sulla freccia a destra.

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GitHub Trends

@githubtrending · Post #15523 · 25/02/2026, 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