ar
Feedback
Библиотека Программиста

Библиотека Программиста

الذهاب إلى القناة على Telegram

Делаем знания доступными! Ссылка: @Portal_v_IT Сотрудничество, авторские права: @oleginc, @tatiana_inc Менеджер: @Spiral_Yuri Канал на бирже: https://telega.in/c/code_library РКН: clck.ru/3HYysf #ROLCV

إظهار المزيد

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Библиотека Программиста

تُعد قناة Библиотека Программиста (@code_library) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 17 400 مشتركاً، محتلاً المرتبة 7 261 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 37 636 في منطقة روسيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 17 400 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 15 سبتمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 98، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 5، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 10.71‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.28‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 864 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 919 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 3.
  • الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل c++, programming, работы, задачи, 1win.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
Делаем знания доступными! Ссылка: @Portal_v_IT Сотрудничество, авторские права: @oleginc, @tatiana_inc Менеджер: @Spiral_Yuri Канал на бирже: https://telega.in/c/code_library РКН: clck.ru/3HYysf #ROLCV

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 16 سبتمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

17 400
المشتركون
+524 ساعات
+157 أيام
+9830 أيام
أرشيف المشاركات
Mathematica beyond mathematics

Microsoft Copilot Studio Step by Step

Automate the Boring Stuff with Python Workbook

Building a Data and Al Platform with PostgreSQL Transforming Your Business with Intelligent Data

Artificial Intelligence for Cyber Defense and Smart Policing

Web API: Сборник рецептов

Базы данных на SQL, MySQL, MS SQL и Postgre/PL/pgSQL

Visual Studio Code Distilled Evolved Code Editing for Windows, macOS, and Linux

Откуда нейросеть берет инфу на русском? Когда я готовлю посты, я часто использую нейросети для фактчекинга и ресерча. И здесь
Откуда нейросеть берет инфу на русском? Когда я готовлю посты, я часто использую нейросети для фактчекинга и ресерча. И здесь есть интересная деталь: когда просишь модель найти что-то актуальное именно в русскоязычном сегменте, она практически весь веб-поиск выстраивает вокруг Telegram. Со временем я заметил, что нейронка раз за разом ссылается на одни и те же каналы. Ради интереса закинул ей промпт:
Собери список Telegram-каналов, на которые ты чаще всего опираешься за последние 90 дней при фактчекинге и поиске инфы по AI и IT
Вот список, который выдала модель — Посмотреть. Сам проверил, полистал посты и убедился — внутри действительно уникальные авторские каналы: рабочие кейсы, нейрогенерация, автоматизация и свежие новости. Упаковал эти проверенные каналы в одну подборку. Подписывайтесь на лучшие каналы, связанные с AI и IT в русском сегменте. Подписка в 1 клик: 👉 https://t.me/addlist/nmW1uPcTZVlkODIy

Новый уровень ИИ-агентов OpenAI выкатили линейку GPT-5.6, разделив ее на три режима: Luna, Terra и продвинутый Sol. "Новый ур
Новый уровень ИИ-агентов OpenAI выкатили линейку GPT-5.6, разделив ее на три режима: Luna, Terra и продвинутый Sol. "Новый уровень" — это именно Sol в режиме Ultra. Модель запускает группу автономных ИИ-агентов, которые сами делят задачу на части, распределяют роли и исправляют ошибки на ходу. Я проверял Sol, через поиск в сети и работу с базой данных. Попросил собрать лучшую базу каналов по AI | IT. Модель разделила задачу между тремя субагентами:
Первый собрал базу на основе моих подписок и похожих ресурсов в Telegram • Второй проверил этот список через TGStat на вовлеченность и качество. Третий объединил данные, убрал повторы и отсеял каналы с сомнительным контентом.
Понравилось, что процесс шел наглядно — в логах было видно, как агенты спорили между собой и отклоняли варианты друг друга из-за неуникального контента. Итоговый результат работы ИИ собрал в одну подборку. Уверен, каждый найдет для себя пользу:
• ИИ и технологии: фишки нейрогенерации, библиотеки промптов и вайб-кодинг. • Автоматизация: как внедрять нейросети в бизнес-процессы и экономить время. • IT и карьера: как развивать свои проекты, расти в грейде и выходить на топовые офферы.
Подписаться в 1 клик: 👉 https://t.me/addlist/QMPYUBikhOZlMDcy

Pro Microservices in .NET 10

Современная аналитика данных в Excel

Essentials of Big Data Analytics

Изучаем Data Science

BiteSize Python for Absolute Beginners

Learn C# Programming by Creating Games with Unity

Codebreaking

Объектно-ориентированное программирование на Java

Machine Learning for Tabular Data

ЯЗЫК C