ar
Feedback
Code Ukraine // Програмування

Code Ukraine // Програмування

قناة بسيطة

Корисні шпаргалки, лекції та матеріали для програмістів. Співпраця - @Ekater1na_admin Посилання: https://t.me/+ummU63Z9Tn8yOGJi

إظهار المزيد

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Code Ukraine // Програмування

تُعد قناة Code Ukraine // Програмування في القطاع اللغوي أوكراني لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 15 336 مشتركاً، محتلاً المرتبة 8 260 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 3 963 في منطقة أوكرانيا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 15 336 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 25 أغسطس, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -154، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -8، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 13.62‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 6.28‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 090 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 964 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 11.
  • الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل github, linux, claude, розробка, api.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
Корисні шпаргалки, лекції та матеріали для програмістів. Співпраця - @Ekater1na_admin Посилання: https://t.me/+ummU63Z9Tn8yOGJi

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 26 أغسطس, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

15 336
المشتركون
-824 ساعات
-377 أيام
-15430 أيام
أرشيف المشاركات
Сучасне програмування одним кадром

AI не замінить вашу професію, але точно змінить те, як ви працюєте просто зараз. Головна пастка для досвідчених спеціалістів
AI не замінить вашу професію, але точно змінить те, як ви працюєте просто зараз. Головна пастка для досвідчених спеціалістів сьогодні - застрягти на рівні базових промптів та оптимізації дрібної рутини. Поки базовий AI економить хвилини, ринок починає вимагати набагато глибших речей: • Розробникам уже мало автокомпліту коду - потрібні Agentic-системи, LLMOps і надійні шлюзи в продакшені. • QA вже не просто пишуть автотести з підказками ШІ, а будують AI-пайплайни та тестують недетерміновані системи. • Продактам і бізнесу більше не потрібні абстрактні чат-боти - потрібні автономні агенти та швидкий запуск продуктів. • А в доменах на кшталт DefenceTech ціна архітектурної помилки взагалі стає критичною. Замість того, щоб збирати знання шматками зі статей і гайдів, можна точково додати потрібний скіл до свого стека. У Neoversity якраз зібрали 16 програм рівня Middle+ без базової теорії.  Тут навчають на практиці: у фіналі кожного курсу ви захищаєте Capstone-проєкт — робочу систему, яку можна одразу задеплоїти на роботі чи показати на співбесіді.  🔥 До 1 вересня діють спецумови: • До -33% на окремі програми • До -40% та економія до €590, якщо берете маршрут із 2 курсів під наскрізний стек Переглянути напрями та обрати свій апгрейд: 👉 Знайти свою AI-програму на Neoversity

Шпаргалка по Linux File System Permissions: Linux File System Permissions — система прав доступу до файлів і директорій у Lin
Шпаргалка по Linux File System Permissions: Linux File System Permissions — система прав доступу до файлів і директорій у Linux, де Read (r) означає право на читання та має значення 4, Write (w) — право на зміну файлу зі значенням 2, Execute (x) — право на виконання зі значенням 1, Octal Mode — числовий запис прав шляхом додавання значень 4 + 2 + 1, наприклад 7 означає rwx, 5 — r-x, а 0 — відсутність прав, Symbolic Mode — символьний запис прав для User, Group та Other, наприклад 755 відповідає rwxr-xr-x

Знашой відкритий проєкт Godogen, який може генерувати повноцінні ігри
• продумує архітектуру та створює ресурси • пише код і запускає рушій • робить скриншоти та перевіряє результат • сам знаходить проблеми у відображенні та намагається їх виправити • підтримує Godot 4, Bevy та Babylon.js • працює на базі Claude Code або Codex
є навіть документація для понад 850 класів GDScript, яка завантажується лише за потреби і все це можна запускати на звичайному комп’ютері

🤖 Якщо ви працюєте в QA, але використовуєте AI лише для простих промптів — ви задіюєте лише малу частину його можливостей. A
🤖 Якщо ви працюєте в QA, але використовуєте AI лише для простих промптів — ви задіюєте лише малу частину його можливостей. AI уже змінює сам QA workflow. Розробники генерують більше коду, а отже, QA-командам доводиться швидше аналізувати зміни, перевіряти їх і проводити регресію. І просто попросити AI «протестувати це» — недостатньо. Він може:
▪️ втратити контекст ▪️ вигадати вимоги ▪️ пропустити важливий сценарій ▪️ видати PASS без реального доказу
Тому наступний крок для Middle+ QA — не просто навчитися писати кращі промпти, а побудувати контрольований AI-процес, де AI бере на себе рутину, а QA контролює якість і фінальний результат. На практичному спринті AI-QA Engineering: From Manual QA to AI Pipeline ви створите власний AI-QA pipeline та розберете, як використовувати AI для: 🔹 аналізу задач і вимог 🔹 створення test cases 🔹 PR та code verification 🔹 API / DB / Web testing 🔹 аналізу дефектів 🔹 контролю test coverage 🎯 Це не підготовка до нової професії. Програма створена для Middle+ Manual / General QA та QA Lead, які хочуть прокачати свої поточні компетенції та адаптуватися до нового AI-driven підходу. 🎤 Авторка програми — Анна Куркотова, Head of QA в iSpeedToLead, 8+ років у QA та авторка власного AI-QA pipeline. 🗓 Старт — 14 вересня | 6 тижнів ⚡️ Спеціальна умова: до 1 вересня діє знижка -24% на участь у спринті. 👉 Детальніше про програму: https://cutt.ly/wygdbGYW

Free-coding-models Репозиторій із 170+ безкоштовними LLM для програмування від понад 15 провайдерів Можна знаходити, тестувати та підключати моделі для роботи з кодом прямо через CLI

Як ти зрозумів, що цей код згенерований ШІ?
Як ти зрозумів, що цей код згенерований ШІ?

Free Claude Code дозволяє працювати з Claude через CLI та VSCode без API-ключа від Anthropic Інструмент проксить запити через
Free Claude Code дозволяє працювати з Claude через CLI та VSCode без API-ключа від Anthropic Інструмент проксить запити через безкоштовні провайдери: NVIDIA NIM, моделі з OpenRouter, DeepSeek або локальні рішення на кшталт LM Studio чи llama.cpp Зручно, якщо хочеш використовувати AI у розробці без додаткових витрат

😁
😁

Куди потрапляє відхилений баг? Відхилений баг зазвичай отримує статус Rejected або Won’t fix у баг-трекері. Іноді його можуть повернути на доопрацювання з поясненням або закрити, якщо помилка не відтворюється чи не є критичною

Оновлений курс з Large Language Models від Georgia Tech На 2026 рік оновили курс CS 8803 «Large Language Model» у Georgia Tec
Оновлений курс з Large Language Models від Georgia Tech На 2026 рік оновили курс CS 8803 «Large Language Model» у Georgia Tech Матеріали охоплюють переднавчання, MoE, reasoning, reinforcement learning і self-play, AI-агентів, довгий контекст, масштабування під час інференсу, дифузійні мовні моделі, безпеку та інтерпретованість

Як ти зрозумів, що цей код згенерований ШІ?
Як ти зрозумів, що цей код згенерований ШІ?

JavaScript-порада За допомогою Page Visibility API можна визначити, коли користувач перемикається на іншу вкладку, і автоматично змінити favicon сайту API відстежує, чи є сторінка видимою або прихованою, що також дозволяє керувати її поведінкою та використанням ресурсів

Шпаргалка з Linux Permissions: r — читання файлу або вмісту директорії, w — запис і зміна, x — виконання файлу або вхід у дир
Шпаргалка з Linux Permissions: r — читання файлу або вмісту директорії, w — запис і зміна, x — виконання файлу або вхід у директорію, u — власник, g — група, o — інші користувачі, ls -l — перегляд дозволів, chmod — зміна дозволів, chown — зміна власника, chgrp — зміна групи, chmod u+x file — додати виконання власнику, chmod 600 file — читання й запис для власника, без доступу для групи та інших

Cursor запускає власного конкурента GitHub Origin — платформа для зберігання репозиторіїв прямо всередині Cursor Сервіс дозволяє керувати pull request, проводити code review та розгортати проєкти через інтеграції на кшталт Vercel, не виходячи з робочого середовища. Також доступна двостороння синхронізація з GitHub, який при цьому залишається основним джерелом даних Наразі доступ до Origin відкривають поступово в межах бета-тестування </Codu>

‼️Безкоштовно спробуйте AI-професію за 3 дні! Перейти в нову сферу складно: багато інформації, незрозуміло з чого почати, важ
‼️Безкоштовно спробуйте AI-професію за 3 дні! Перейти в нову сферу складно: багато інформації, незрозуміло з чого почати, важко оцінити свої сили. 🤖AI-напрям зараз один із найперспективніших — і водночас доступний навіть без технічного бекграунду. Тому ми запрошуємо вас на 3х денний інтенсив "АІ-автоматизація без програмування"
⏺День1: Розберешся, хто такий AI-автоматизатор і за що йому платять. Почнеш створювати власного AI-асистента в n8n. ⏺День2: Завершиш налаштування AI-асистента та протестуєш його в реальних сценаріях. ⏺День3: Навчитесь монетизувати та розвивати отриманні навички
🎁 Бонус за реєстрацію: Гайд "Як інтегрувати АІ у своє життя" Скоріш реєструйся та безкоштовно спробуй себе у ролі АІ-фахівця https://i.goit.global/PaHWi

Які культурні особливості потрібно враховувати під час тестування локалізації? Потрібно перевіряти кольори й символи, які можуть мати різне значення, відповідність імен та прикладів місцевій аудиторії, а також локальні закони, стандарти й обмеження контенту. Те, що дозволено в одній країні, може бути неприйнятним або забороненим в іншій

Якщо ти працював із SQL, такий шок ти точно відчував хоча б раз
Якщо ти працював із SQL, такий шок ти точно відчував хоча б раз

Шпаргалка REST vs GraphQL: REST — робота з ресурсами через окремі endpoint’и, GraphQL — отримання потрібних полів через один
Шпаргалка REST vs GraphQL: REST — робота з ресурсами через окремі endpoint’и, GraphQL — отримання потрібних полів через один endpoint, REST може спричиняти over-fetching/under-fetching і потребує версіонування API, GraphQL дозволяє клієнту самому визначати потрібні дані та об’єднувати запити до кількох сервісів, REST використовує HTTP-кешування, GraphQL часто покладається на кешування на рівні застосунку