DevOps
الذهاب إلى القناة على Telegram
По всем вопросам- @workakkk @itchannels_telegram - 🔥полезные ит-каналы https://t.me/Golang_google - Golang программирование @golangl - golang chat @GolangJobsit - golang channel jobs @golang_jobsgo - jobs РКН: clck.ru/3FmvZA #VRHSZ
إظهار المزيد
الشبكة:📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام DevOps
تُعد قناة DevOps (@devopsitsec) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 23 915 مشتركاً، محتلاً المرتبة 5 518 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 27 344 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 23 915 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 25 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 244، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 4، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 12.27%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.97% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 936 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 429 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 16.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل devops, kubernetes, git, github, кластер.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“По всем вопросам- @workakkk
@itchannels_telegram - 🔥полезные ит-каналы
https://t.me/Golang_google - Golang программирование
@golangl - golang chat
@GolangJobsit - golang channel jobs
@golang_jobsgo - jobs
РКН: clck.ru/3FmvZA
#VRHSZ”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 26 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
23 915
المشتركون
+424 ساعات
+1457 أيام
+24430 أيام
أرشيف المشاركات
23 917
🔥 Приглашаем на бесплатный открытый вебинар курса «ИИ-агенты: продвинутое внедрение и использование»: «AI-агенты против Junior-разработчиков: кто кого заменит к концу 2026 года»
🗓 Когда: 14 сентября, 20:00 (мск)
Вопрос уже не в том, появятся ли автономные кодинг-агенты, а в том, насколько быстро они изменят рынок труда.
Что будет на вебинаре:
• Что реально умеют автономные кодинг-агенты в июне 2026;
• Live-демо: даём агенту реальную задачу с собеседования и смотрим, справится ли он;
• Какие профессии в IT уже трансформировались, а какие — на очереди;
В результате вебинара вы:
• Узнаете реальные возможности и ограничения современных AI-агентов;
• Поймёте, какие навыки точно останутся востребованными в ближайшие 3–5 лет;
• Освоите подходы к использованию агентов как мультипликатора продуктивности ×10;
• Получите практические рекомендации
👉 Зарегистрируйтесь https://otus.pw/Lvis/?erid=2W5zFHgXG4R
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
23 917
⚡ OpenExecutive - открытая виртуальная команда руководителей для бизнеса
Проект объединяет восемь ИИ-специалистов: стратегию, финансы, HR, юриспруденцию, операционные процессы, маркетинг, продукт и работу с инвесторами.
Пользователь общается с одним виртуальным руководителем, который распределяет задачи между агентами и собирает общий ответ.
Возможности:
* загружает презентации, финансовые модели и внутренние документы;
* учитывает данные конкретной компании через RAG;
* запоминает прошлые решения и инициативы между сессиями;
* напоминает о запланированных действиях;
* работает через веб-интерфейс, Telegram, Slack, email, Discord и CLI;
* поддерживает Claude, OpenRouter и локальные модели через Ollama, LM Studio, vLLM или llama.cpp.
Стек: FastAPI, Next.js, ChromaDB и SQLite. Лицензия — Apache 2.0.
OpenExecutive — https://github.com/SenteLabsAI/OpenExecutive
23 917
🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку
Окружение решает больше, чем кажется.
Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
ВАЙБКОДИНГ: t.me/data_analysis_ml
DevOps: t.me/DevOPSitsec
C#: t.me/csharp_ci
Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Java: t.me/javatg
Бонус: Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.
23 917
⚡️ Подборка 10 полезных open-source репозиториев с GitHub
1. Archify
Создаёт архитектурные, sequence-, workflow- и data-flow-диаграммы по описанию системы или исходному коду.
https://github.com/tt-a1i/archify
2. OpenMAIC
Мультиагентная образовательная среда, в которой несколько ИИ-агентов участвуют в интерактивном обучении.
https://github.com/THU-MAIC/OpenMAIC
3. DeepSeek Harness
Открытая платформа для создания ИИ-агентов. Модели, инструменты, память, сессии и интерфейсы подключаются как отдельные плагины.
https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness
4. Ponytail
Набор правил, который учит coding-агентов решать задачи с минимальным количеством нового кода.
https://github.com/DietrichGebert/ponytail
5. Agent Skills
Коллекция готовых инженерных навыков для Claude Code, Codex и других coding-агентов.
https://github.com/addyosmani/agent-skills
6. OmniVoice Studio
Локальная студия для клонирования голоса, озвучки, перевода видео, диктовки и транскрибации.
https://github.com/debpalash/VoiceStudio
7. Scientific Agent Skills
Библиотека навыков для научных агентов: поиск литературы, анализ данных, биология, медицина и химия.
https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills
8. Orca
Среда для параллельной работы нескольких coding-агентов с отдельными Git worktree, терминалами и проверкой изменений.
https://github.com/stablyai/orca
9. MiniMind
Учебный проект, позволяющий самостоятельно обучить компактную языковую модель и разобраться в устройстве LLM.
https://github.com/jingyaogong/minimind
10. God’s Eye View
Браузерный 3D-глобус для визуализации открытых геопространственных данных и OSINT-источников.
https://github.com/bilawalsidhu/gods-eye-view
23 917
Git появился потому, что Торвальдса выгнали из BitKeeper
Ядро Linux несколько лет жило на BitKeeper, проприетарной системе с закрытым кодом и чужими правилами. Когда бесплатную лицензию отозвали, тысячи разработчиков остались без инструмента. В апреле 2005 года Торвальдс за пару недель написал свою замену: быструю, надёжную и полностью под контролем сообщества. Инструмент делался под одну задачу, а стал основой всей современной разработки, от GitHub до GitLab.
23 917
Нашёл хороший репозиторий, если хочешь за выходные собрать реальные DevOps-проекты и добавить их в резюме.
Внутри 54 практических проекта по темам:
- AWS, Azure и Kubernetes
- Terraform и Infrastructure as Code
- Docker и CI/CD
- DevSecOps и безопасность
- мониторинг и observability
- serverless и cloud-native приложения
Можно просто выбрать один проект, собрать его за выходные и потом уже предметно рассказывать о нём на собеседовании.
https://github.com/DevCloudNinjas/DevOps-Projects
23 917
⚡️ Юридические школы Чикаго и Беркли ограничивают ИИ в обучении
По данным FT, ограничения вводят на фоне того, как юридическая отрасль всё активнее использует нейросети.
Юридическая школа Чикагского университета этой осенью запустит эксперимент: запретит электронные устройства на основных занятиях первого курса. ИИ окажется исключён из базового обучения.
Berkeley Law с лета 2026 года по умолчанию запрещает использовать ИИ при подготовке работ, сдаваемых на оценку: от разработки идеи и плана до написания, перевода и редактирования текста.
Преподаватели опасаются, что готовые ответы мешают студентам освоить самостоятельный анализ и юридическую аргументацию.
https://www.ft.com/content/8ddd3668-5858-45c3-b34f-a6bafc678187
23 917
🔥 Приглашаем на бесплатный открытый вебинар курса «ИИ для разработчиков»: «Обзор ИИ-технологий для разработчиков. От идей до рабочих решений»
🗓 Когда: 17 сентября, 20:00 (мск)
ИИ-инструменты стремительно меняют ландшафт разработки, но среди десятков новых библиотек и сервисов легко потеряться. Как не просто следить за трендами, а выбирать и внедрять технологии, которые действительно решают задачи? На вебинаре сделаем системный обзор актуального ИИ-ландшафта, сфокусируемся на российских решениях и покажем, как интегрировать их в повседневную работу.
Что будет на вебинаре:
• Кратко рассмотрим эволюцию технологий ИИ
• Разберём оптимальные способы разработки с использованием ИИ из РФ
• Рассмотрим варианты интеграции инструментов ИИ в среду разработки — IDE, CI/CD, терминальные утилиты и API;
• Применим инструментарий ИИ для одной из типичных задач разработчика
👉 Зарегистрируйтесь https://otus.pw/xGE7/?erid=2W5zFGd9qe1
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
23 917
🐳 Docker показал подход к воспроизводимым AI-evaluation через Docker Sandboxes.
Проблема простая: даже если зафиксировать модель, промпт и метрику, результат всё равно может отличаться из-за окружения — версий Python, зависимостей, локальных инструментов и конфигурации машины.
Для этого Docker предлагает SBX AI Evaluation Kit: evaluation описывается в YAML, запускается локально или внутри Sandbox, а на выходе сохраняется структурированный артефакт с тем, что реально произошло:
* executor;
* команда;
* stdout/stderr;
* exit code;
* время выполнения;
* digest конфигурации.
Можно переключать выполнение между локальной машиной и Docker Sandbox без переписывания самого evaluation workflow.
Подход полезен для:
* сравнения промптов;
* regression testing;
* agent evals;
* security checks;
* code-generation экспериментов.
https://www.docker.com/blog/building-reproducible-ai-evaluation-workflows-with-docker-sandboxes/
23 917
Что на самом деле делает `docker run -it` 🐳
Когда контейнеру нужен интерактивный shell, REPL или текстовый редактор, обычно запускают:
docker run -it ...
-i и -t делают разные вещи.
- -i (`--interactive`) — оставляет STDIN открытым, чтобы процесс внутри контейнера мог получать ввод с клавиатуры.
- -t (`--tty`) — создаёт pseudo-TTY, поэтому приложение ведёт себя как в обычном терминале.
Вместе они дают полноценную интерактивную сессию:
docker run -it ubuntu bash
-i не будет нормального интерактивного ввода.
Без -t приложение может работать, но без привычного терминального поведения: prompt, цветов, управления курсором и нормальной работы vim, top, less и других TTY-программ.
Под капотом схема примерно такая:
Terminal
↓
Docker CLI
↓
pseudo-TTY
↓
bash внутри контейнера
-i отвечает за ввод, а -t — за сам терминал.
Если вы годами пишете docker run -it, но никогда не разбирались, зачем нужны оба флага, у iximiuz есть отличный практический challenge:
https://labs.iximiuz.com/challenges/docker-101-container-run-tty23 917
+1Физически корректный ray tracer всего в 99 строках C++
smallpt от Kevin Beason - один из самых известных примеров того, насколько компактным может быть настоящий path tracer.
В этих 99 строках есть:
* отражения
* преломления
* мягкие тени
* color bleeding
* зеркальные и стеклянные поверхности
Основа при этом минимальная: векторы, лучи, сферы и одна рекурсивная функция
radiance().
Если дать рендеру тысячи samples per pixel, он собирает полноценный Cornell Box с зеркальной и стеклянной сферами.
Проект появился ещё в 2008 году и до сих пор отлично показывает базовую механику path tracing.23 917
Выделенные серверы — это хорошо. Пока не вспоминаешь, что их ещё нужно настроить и поддерживать.
В этом месте обычно упирается в знакомый компромисс: хочется физической изоляции и контроля над ресурсами, но собирать весь стек вручную и потом отвечать за каждый его компонент не всегда хочется.
Yandex B2B Tech запустила Yandex BareMetal Extend — формат частного облака с физически выделенной инфраструктурой и готовыми средами. Вместо чистого bare metal можно сразу выбрать один из трёх дополнительных модулей: виртуализацию, Kubernetes® или Stackland для разработки приложений. Дальше уже можно запускать контейнерные приложения или критичные бизнес-системы, не собирая инфраструктуру с нуля.
При этом физическая часть остаётся изолированной от публичного облака. Ресурсы можно резервировать и объединять через приватное соединение.
Функционал с виртуализацией сделали вместе с K2 Cloud, а техническую поддержку клиентов компании будут оказывать через единое окно.
Получается довольно практичная комбинация: железо остаётся выделенным, а подход к нему — максимально облачным.
23 917
🚀 Golang Roadmap 2026 — продвинутый курс на русском
📌 О курсе
Это бесплатный open-source roadmap на русском языке. Внутри — 19 модулей, каждый со своей теорией, практикой, бесплатными ресурсами и финальным проектом. Программа собрана так, чтобы провести вас от полного нуля до уровня Senior/Staff Go Engineer за 12–18 месяцев при темпе 10–15 часов в неделю.
Главный принцип курса — практика > видосы. Каждую тему вы закрываете кодом: пишете, ломаете, чините, рефакторите. Любой модуль завершается мини-проектом, который можно положить в портфолио.
🎯 Кому подойдёт
🐹 Новичкам в Go — даже если до этого писали только на Python/JS/PHP
🛠 Backend-разработчикам с другого стека — хотите перейти на Go
📈 Junior Go-разработчикам — нужен путь до Middle/Senior
🚀 Middle-инженерам — закрыть пробелы в архитектуре, observability, distributed
🤖 Тем, кто хочет писать AI-инфраструктуру — модуль 18 специально про это
https://github.com/Develp10/golangroadmap2026
23 917
GLM-5.3-Flash-Uncensored теперь доступна в MLX для Apple Silicon.
Модель квантизировали через OrcaSAQ:
- 320B параметров, 18B активных
- нативный MLX
- 94,7% Top-1 при 6-bit
- 92,3% Top-1 при 4-bit
- около 200 ГБ для 4-bit версии
- локальный запуск на Mac с Apple Silicon
То есть 320-миллиардную MoE-модель теперь можно гонять прямо на Mac без отдельного GPU-сервера.
https://huggingface.co/orcarouter/GLM-5.3-Flash-Uncensored-MLX
23 917
🔥 Приглашаем на бесплатный открытый вебинар курса «ИИ-агенты: продвинутое внедрение и использование»: «Построение программ без кода: создание умного помощника и автоматизаций в n8n»
🗓 Когда: 31 августа, 20:00 (мск)
Low-code-платформы открывают новые возможности для бизнеса: теперь автоматизировать рутину и создавать полезных ИИ-помощников можно без сложного программирования. На вебинаре разберём, как с помощью n8n собирать рабочие процессы под любые задачи — от простых уведомлений до полноценных интеллектуальных агентов.
Что будет на вебинаре:
• Как устроена low-code-платформа n8n и по какой логике в ней создаются рабочие процессы;
• Как собирать автоматизации из триггеров, условий и действий;
• Как проектировать workflow для решения повседневных рабочих задач;
• Как создать персонального умного помощника и подключить его к внешним сервисам и данным;
👉 Зарегистрируйтесь https://otus.pw/NZPi/?erid=2W5zFJBtt89
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
23 917
🖥 Docker показал, как запускать AI-агентов прямо внутри GitHub Actions — но не давать им полный доступ к CI runner.
Для этого используются Docker Sandboxes: агент получает отдельную microVM со своим kernel, filesystem, network stack и даже приватным Docker daemon. Внутри он может иметь root, запускать shell-команды, контейнеры и Testcontainers, но наружу доступ остаётся ограниченным.
В демо агент:
— запускается на GitHub-hosted runner
— заходит в Docker Sandbox
— поднимает PostgreSQL через Testcontainers
— находит специально добавленный баг
— пишет regression test
— исправляет код
— прогоняет тесты
— создаёт draft pull request
Самое интересное здесь — модель изоляции.
Агенту можно дать почти полную свободу внутри sandbox, но оставить небольшой blast radius снаружи: allowlist для сети, ограниченные permissions и разрешение менять только конкретные директории вроде
src/**.
То есть вместо идеи «AI-агенту нельзя давать shell» получается более практичный подход:
дай ему shell, Docker и sudo, но запри всё это в одноразовой microVM.
https://www.docker.com/blog/running-ai-agents-in-github-actions-with-docker-sandboxes/23 917
У нас есть инсайдерская инфа для девопсов и их руководителей.
17.09.26 в 12:00 технические лидеры Deckhouse объяснят, зачем объединили несколько продуктов в единую платформу, которая закрывает разные задачи — запуск контейнеров, виртуалок и ИИ-нагрузок в облаках, on-prem, edge и гибридной инфраструктуре. Расскажут, почему будущее принадлежит гибридной инфраструктуре и как её строить.
Даже если вы работаете не на уровне энтерпрайза, будет полезно услышать, к чему идёт рынок.
Регистрируйтесь и до встречи в прямом эфире
23 917
Павел Дуров рассказал, как школьник заработал $20 000 благодаря подарку в Telegram.
Джонатан Хэ, золотой медалист IOI и №7 в мировом рейтинге, продал свой Algorithm Cup - NFT-награду, которую Telegram вручил лучшим молодым программистам в этом месяце - за 15 000 Telegram Stars.
Дуров отметил, что особенно рад за него, потому что $20 000 могут сильно изменить жизнь человека, который ещё только учится.
Он также вспомнил, что 20 лет назад примерно такой суммы ему хватило, чтобы запустить первую компанию. Через несколько месяцев у проекта уже был 1 млн пользователей, а инвестиции составили $12 млн при оценке $60 млн.
Дуров надеется, что победители этого года смогут использовать свои награды так же удачно.
