@tkshacho: 「🐰」って打てる?                                                              #てぃーけー #ちいかわ #ランキング #tier #tiktoksrp

てぃーけー🐦‍🔥
てぃーけー🐦‍🔥
Open In TikTok:
Region: JP
Thursday 15 October 2026 08:21:45 GMT
69292
2315
68
70

Music

Download

Comments

tkshacho
てぃーけー🐦‍🔥 :
みんなのちいかわ推しはだれ〜⁉️
2026-10-16 07:06:59
27
user5808686780828
とろろ :
古本屋な
2026-10-15 08:58:44
6
userugnkgcn6ga
刀でヘディングして死んだ侍 :
くりまんじゅう先輩1位っしょ
2026-10-15 09:25:23
59
user6847328050511
ちいかわのうさぎと栗まんじゅうが好きな男じゅの :
古本屋なかにちゃう
2026-10-15 09:08:55
8
kv.iroha
🐈‍⬛〽️猫がいる生活🖤🐈タイムレス推し🩵🟢💛 :
アカウントの写真一緒!
2026-10-15 11:18:32
9
user8820324267995
リア充撲滅委員会 :
この人モモンガが好きすぎる
2026-10-15 11:39:51
9
nozo____mi10.20
まいめろ :
最初の袋ちいかわランドのLの袋や
2026-10-15 11:15:00
1
spt7782
SGT│玲菜໒꒱. :
カニって言わないけどねちゃんと名前あるから
2026-10-15 08:55:26
7
lry1a_pon
🫵🫪🫵 :
ちいかわ最下位じゃね
2026-10-15 22:21:58
2
arukana.syadau
アルカナ愛護者🫶🏻❤️‍🔥 :
モモンガはもっと低いでしょ
2026-10-17 05:11:58
2
kuri_muso_da0214
くりーむそーだ . ໒꒱ :
くりまんせんぱいとモモンガ逆な気がする うさぎとシーサーも逆やな
2026-10-15 15:30:57
3
yumatyan225
金欠おたくちゃん :
モモンガ下の方やと思ってた
2026-10-15 22:46:33
2
steakin292914
🍏ステーキン🥩⚾️(生肉)292914 :
モモンガで言ってることもまあ分かんなくはないけど先生がわがままだとなぁ…
2026-10-15 22:10:53
1
mirukuti._.0
ひつじのショーン🐑︎︎︎︎☁ :
こうゆう系のランキングしれて嬉しいけど余計なことも言わないで欲しいな、
2026-10-15 12:43:08
3
user1173610952811
あいり🍥♟️💜 :
やっぱりかにちゃんだよね!(かにちゃん推し)
2026-10-15 10:46:27
2
user8666824119879
薄ピンクの豆 :
お!
2026-10-15 09:14:33
2
user6883309504704
耳壊れる :
ちいかわ
2026-10-15 08:50:09
2
tkshacho
てぃーけー🐦‍🔥 :
「🐰」って打てる?
2026-10-15 08:21:58
30
user4780863413680
カニちゃん推し(ちいかわ) :
カニ推し☆
2026-10-15 08:51:31
2
honoka_ky1
ほのか :
AI??
2026-10-15 11:22:47
1
user5319282722183
ぶっ飛ばすぜベイべー! :
筋肉えぐ
2026-10-15 09:27:22
1
miorikddonx
自由な人 :
やっぱうちの推しが1番だな
2026-10-15 08:52:23
1
hatiware_676767676767
はちわれ。𓈊ˊ˗(擬人化) :
早く見れたぜ
2026-10-15 08:26:07
1
user6590697088430
モモンガ🩵最推し🩵 :
モモンガとうさぎ推し〜‼️思ったんだけどラッコのAIの写真が鼻の部分にモモンガにある水色の部分あるよ!!
2026-10-16 11:45:11
0
bunntyou1
るり。ケモノになるために頑張る :
1位だったらラッコ先生がいいな
2026-10-16 12:29:43
0
To see more videos from user @tkshacho, please go to the Tikwm homepage.

Other Videos

В этой подборке собраны пять open-source проектов, которые позволяют выстроить полноценную инфраструктуру для разработки, автоматизации и работы с данными без зависимости от коммерческих SaaS-платформ. Каждый инструмент можно развернуть на собственном сервере или использовать в облачной версии с открытым исходным кодом, что даёт полный контроль над архитектурой, безопасностью и стоимостью владения. Первый проект — визуальный конструктор workflow с поддержкой более двухсот интеграций. При самостоятельном развёртывании количество запусков не ограничено лицензией, а fair-code модель позволяет использовать решение для внутренних задач организации без ежемесячных платежей. Это закрывает потребности в автоматизации бизнес-процессов, синхронизации данных между сервисами и построении сложных пайплайнов обработки информации. Второй инструмент — платформа для бэкенда на базе PostgreSQL с встроенной системой аутентификации, хранилищем файлов и realtime-подписками. Реляционная модель данных критична для проектов со сложными запросами и связями между сущностями, где документоориентированные NoSQL-решения показывают низкую эффективность. Self-hosted версия полностью независима от вендора и может быть развёрнута на любой инфраструктуре. Третий элемент стека — фреймворк для построения AI-пайплайнов в сочетании с локальным движком inference. Together они позволяют создавать специализированных агентов с RAG-архитектурой, где данные никогда не покидают периметр организации. Логика оркестрации отделена от модели, что даёт гибкость в выборе моделей и полном контроле над обработкой запросов. Четвёртое решение — локальная база знаний в формате Markdown с плагином семантического поиска на базе локальных языковых моделей. Заметки хранятся на устройстве пользователя, работают без подключения к интернету и обеспечивают приватность персональной информации. Автоматическое выявление связей между документами заменяет облачные сервисы управления знаниями с AI-функционалом. Пятый проект — платформа для запуска генеративных моделей изображений на облачных GPU в сочетании с node-based интерфейсом для точного контроля пайплайна генерации. Поддерживаются актуальные модели Stable Diffusion и Flux, развёртывание возможно как в облаке, так и на собственном оборудовании без ограничений на количество генераций и цензурных фильтров. Все перечисленные инструменты имеют активные сообщества, регулярные обновления и документацию на нескольких языках. Сохраняй карусель, чтобы вернуться к ссылкам на репозитории и инструкциям по развёртыванию. Какой из проектов уже используешь в работе? Делись опытом в комментариях. #opensource #selfhosted #backend #ai #автоматизация
В этой подборке собраны пять open-source проектов, которые позволяют выстроить полноценную инфраструктуру для разработки, автоматизации и работы с данными без зависимости от коммерческих SaaS-платформ. Каждый инструмент можно развернуть на собственном сервере или использовать в облачной версии с открытым исходным кодом, что даёт полный контроль над архитектурой, безопасностью и стоимостью владения. Первый проект — визуальный конструктор workflow с поддержкой более двухсот интеграций. При самостоятельном развёртывании количество запусков не ограничено лицензией, а fair-code модель позволяет использовать решение для внутренних задач организации без ежемесячных платежей. Это закрывает потребности в автоматизации бизнес-процессов, синхронизации данных между сервисами и построении сложных пайплайнов обработки информации. Второй инструмент — платформа для бэкенда на базе PostgreSQL с встроенной системой аутентификации, хранилищем файлов и realtime-подписками. Реляционная модель данных критична для проектов со сложными запросами и связями между сущностями, где документоориентированные NoSQL-решения показывают низкую эффективность. Self-hosted версия полностью независима от вендора и может быть развёрнута на любой инфраструктуре. Третий элемент стека — фреймворк для построения AI-пайплайнов в сочетании с локальным движком inference. Together они позволяют создавать специализированных агентов с RAG-архитектурой, где данные никогда не покидают периметр организации. Логика оркестрации отделена от модели, что даёт гибкость в выборе моделей и полном контроле над обработкой запросов. Четвёртое решение — локальная база знаний в формате Markdown с плагином семантического поиска на базе локальных языковых моделей. Заметки хранятся на устройстве пользователя, работают без подключения к интернету и обеспечивают приватность персональной информации. Автоматическое выявление связей между документами заменяет облачные сервисы управления знаниями с AI-функционалом. Пятый проект — платформа для запуска генеративных моделей изображений на облачных GPU в сочетании с node-based интерфейсом для точного контроля пайплайна генерации. Поддерживаются актуальные модели Stable Diffusion и Flux, развёртывание возможно как в облаке, так и на собственном оборудовании без ограничений на количество генераций и цензурных фильтров. Все перечисленные инструменты имеют активные сообщества, регулярные обновления и документацию на нескольких языках. Сохраняй карусель, чтобы вернуться к ссылкам на репозитории и инструкциям по развёртыванию. Какой из проектов уже используешь в работе? Делись опытом в комментариях. #opensource #selfhosted #backend #ai #автоматизация

About