TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #32 · 7 фев.

Скорее всего уже слышали, что складывать строки через + это плохая практика. Падение производительности, и всё такое. Без лишних слов, давайте измерять: from timeit import timeit def t1(): # складываем 10 строк через + из переменной t = 'text' for _ in range(1000): s = t + t + t + t + t + t + t + t + t def t2(): # склеиваем список строк через метод join arr = ['text'] * 10 for _ in range(1000): s = ''.join(arr) def t3(): # складываем через + но не из переменной а непосредственно инлайн объекты for _ in range(1000): s = 'text' + 'text' + 'text' + ... # всего 10 раз Теперь каждую строку склейки запустим по 10М раз >>> timeit(t1, number=10000) 0.21951690399964718 >>> timeit(t2, number=10000) 1.4978306379998685 >>> timeit(t3, number=10000) 0.2213820789993406 Хм, а нам говорили что через "+" это плохо и медленно ))) 😁 Тут стоит учитывать, что речь идёт о склейке множества длинных строк. Давайте изменим условия: def t4(): t = 'text'*100 for _ in range(1000): s = t + t + t + t + t + t + t + t + t def t5(): arr = ['text'*100] * 10 for _ in range(1000): s = ''.join(arr) def t6(): for _ in range(1000): s = 'text'*100 + 'text'*100 + ... # всего 10 раз >>> timeit(t4, number=10000) 12.795130728000004 >>> timeit(t5, number=10000) 2.642637542999182 >>> timeit(t6, number=10000) 0.2184546610005782 Вот, уже другой разговор, сразу видна разница, в среднем в 6 раз. Но погодите, почему последний тест t6() по скорости такой же как и t3()? Ведь строки теперь в 100 раз длиннее! Это вопросы оптимизации кода, какие простые изменения ускоряют или замедляют выполнение программы. Мы столкнулись с примером обхода обращения к переменной. Например, именно так работает директива #define в С++, во время компиляции подставляя значение переменной вместо ссылки на неё. В Python это тоже работает, но часто ли вы сможете встретить такой способ работы со строками? К сожалению, способ почти только теоретический. В целом, тесты показали то, что мы хотели. Делаем выводы самостоятельно. Полный листинг 🌍 #tricks

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #copilotkit

当前筛选 #copilotkit清除筛选
NEWS 鏈新聞-ABMedia

@abmedia_news · Post #24462 · 08.05.2026 г., 10:30

【🤖 AI人工智慧|CopilotKit 開源 Open Generative UI:Claude Artifacts 跨 Agent 框架實作】 #CopilotKit#AIAgent#GenerativeUI CopilotKit 於 5 月 7 日發布新技術,成功重現 Anthropic 的 Claude Artifacts 生成式 UI 功能。 技術支援 HTML 與 SVG 串流顯示,並提供 MCP 伺服器串聯 Cursor 等客戶端。過往此能力僅限於 Anthropic 產品,如今開發者可將其整合至任何 App。 📍閱讀全文: https://abmedia.io/copilotkit-open-generative-ui-claude-artifacts-may-2026 📍 訂閱鏈新聞頻道:https://linktr.ee/abmedia.io

AI一线|ShareCentre

@ShareCentre · Post #7114 · 23.03.2026 г., 05:42

🔧 Shadify:用自然语言说出 UI,shadcn 组件实时生成 📌 项目简介 CopilotKit 开源新项目 Shadify,用户只需用自然语言描述想要的界面,即可实时生成基于 shadcn/ui 的交互式页面,并一键导出为干净的 React 代码。 - GitHub Star:105 - 开源协议:MIT - 主语言:TypeScript(91.8%) - 创建时间:2026-02-25 - 在线演示:https://shadify.copilotkit.ai ⚙️ 技术架构 三服务 pnpm monorepo 架构: - UI(React + Vite):聊天界面、组件渲染、代码导出 - Runtime(Hono + CopilotKit):消息路由至 Agent - Agent(FastAPI + LangGraph):推理、工具调用(Tavily 搜索/网页提取)、多轮对话记忆 核心技术栈: - shadcn/ui — AI 从真实 shadcn 组件库中组合,生成的页面可直接 npx shadcn add 使用 - CopilotKit — 实时流式传输结构化 UI,将完整组件 schema 作为 Agent 上下文 - LangGraph — 驱动 Agent 后端,处理推理和工具调用 - Render — 单文件 render.yaml 一键部署三服务 📎 背景 CopilotKit 是开源 AI Agent 前端框架领域的领军项目,也是 AG-UI(Agent-User Interaction)协议的创建者。AG-UI 协议于 2025 年 5 月发布,已获 LangGraph、CrewAI、Mastra 等框架首日集成支持。CopilotKit 主仓库在 GitHub 累计超 20K Star,定位「企业级 Agent 前端技术栈」。 近期 CopilotKit 还发布了 Open Generative UI 模板,灵感来自 Claude 的交互式图表功能,展示如何用 CopilotKit + LangGraph 构建 AI 驱动的动态 UI。Shadify 是其 Generative UI 能力的最佳实践案例,将「描述即生成」从文本扩展到完整 UI 组件页面。 💡 推荐理由 - 零门槛 UI 生成:自然语言描述 → 实时交互式 shadcn 页面,非前端开发者也能快速原型 - 代码可用:导出的 React 代码使用标准 shadcn 组件,可直接集成到现有项目 - 架构清晰:三服务分离 + pnpm monorepo,适合作为 Generative UI 学习参考 - 一键部署:Render Blueprint 配置,推送即上线 - 完全开源:MIT 协议,可自由商用 🔗 链接 - GitHub:https://github.com/CopilotKit/shadify #AI#开源项目#GenerativeUI#shadcn#CopilotKit#AIAgent