TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #220 · 3 мар.

Несмотря на то, что проекты линейки Qt For Python (все версии PySide и PyQt) считаются полноценными production-решениями, они всё еще недоделаны и постоянно развиваются. В частности, не все классы оригинального С++ фреймворка реализованы с Python-версиях. Некоторые классы действительно пропущены за ненадобностью. Например, вместо QVariant можно использовать любой Python-объект, вместо QString простые Python-строки и тд. Но есть классы до которых просто еще не добрались разработчики. На этой странице↗️ можно посмотреть полный список нереализованных классов. При этом в разных биндингах состав может отличаться. К примеру те же QString и QVariant всё ещё доступны в PyQt4. #qt

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #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