ar
Feedback
THINGS PROGRAMMERS DO

THINGS PROGRAMMERS DO

الذهاب إلى القناة على Telegram

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام THINGS PROGRAMMERS DO

تُعد قناة THINGS PROGRAMMERS DO (@thingsprogrammersdo) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 16 255 مشتركاً، محتلاً المرتبة 8 018 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 40 987 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 16 255 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 04 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -81، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -10، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 30.63‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 14.31‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 4 979 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 2 326 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 48.
  • الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل архитектура, elasticsearch, транзакция, c++, microservice.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
По вопросам рекламы: @anothertechrock Перечень РКН: https://clck.ru/3R3sxG

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 05 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

16 255
المشتركون
-1024 ساعات
-237 أيام
-8130 أيام
أرشيف المشاركات
photo content

Когда я подключаю стажера к его первому проекту.

photo content

Когда клиент пытается выдать апгрейд за исправление бага.

Я и мой проект с 7 звездами на GitHub
Я и мой проект с 7 звездами на GitHub

Когда кто-то хочет деплой в пятницу.

photo content

Хотите освоить машинное обучение и нейронные сети? Стремитесь к перспективной карьере Data Scientist’а? Машинное обучение необходимо в рабочих задачах? SkillFactory открывают набор на онлайн-курс "Практический Machine Learning" → https://goo.gl/9Kc522 На курсе делают упор на практику и только потом переходят к теории. Под руководством data scientist’а с опытом работы в международной корпорации вы на практике освоите все современные методы машинного обучения и научитесь работать с нейронными сетями. Для обучения на курсе вам не нужно никаких дополнительных знаний, включая обширные познания в программировании. Вы сможете уверенно использовать методы машинного обучения через 11 недель!

Когда обработчик события работает слишком долго.

photo content

Когда у меня не сработал try catch.

photo content

Когда я внезапно обнаруживаю, что неожиданное поведение приложения, которым недоволен клиент, было на самом деле прописано в спецификациях.

photo content

Использование фреймворка без чтения документации.

photo content

Когда я запускаю свои юнит-тесты.

Новый образовательный проект для программистов. В @codekingbot мы ежедневно публикуем полезные материалы, а вы сами выбираете, по каким темам их получать.

photo content

Когда написал грязный, но рабочий код.