متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
Codu - лампова IT спільнота
قناة بسيطة
Прошивка для мозку програміста: гайди, меми, поради та інше🇺🇦 Для друга: https://t.me/+Q46QCA8BwsxhNDIy Зв'язок: @Ekater1na_admin
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Codu - лампова IT спільнота
تُعد قناة Codu - лампова IT спільнота في القطاع اللغوي أوكراني لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 13 602 مشتركاً، محتلاً المرتبة 9 443 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 4 427 في منطقة أوكرانيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 13 602 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 16 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -92، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -1، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 21.66%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 11.81% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 946 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 606 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 24.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل шпаргалка, linux, застосунок, інтерфейс, протокол.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Прошивка для мозку програміста: гайди, меми, поради та інше🇺🇦
Для друга:
https://t.me/+Q46QCA8BwsxhNDIy
Зв'язок: @Ekater1na_admin”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 17 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
13 602
المشتركون
-124 ساعات
-357 أيام
-9230 أيام
أرشيف المشاركات
Серед розробників набирає обертів вайбкодинг, тож обережність не завадить
</Codu>
NPM Visual Manager — керуй залежностями без терміналу
Розширення для VS Code, яке дозволяє працювати з npm-пакетами через зручний UI замість команд у консолі
Що вміє: • показує встановлені та актуальні версії • встановлення пакетів прямо з інтерфейсу • оновлення в один клік • просте видалення • масові операції • повністю працює всередині VS Code</Codu>
У Visual Studio Code є секретна фішка: можна подивитися, скільки рядків коду створив ти особисто, а скільки — допомогою ШІ
Спробуй та зрозумій, чи ти більше кодер, чи більше AI-промптер
</Codu>
AltSendme — шифрований P2P файлообмінник без хмари
Це відкритий інструмент, який дозволяє легко та безпечно передавати файли будь-якого розміру та формату прямо між пристроями, без хмар, реєстрацій і обмежень
Працює на Windows, Mac і Linux, абсолютно безкоштовно, а дані залишаються лише у твоєму контролі
</Codu>
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Практичні великі мовні моделі
Всередині:
Розділ 1: Вступ до мовних моделей
Розділ 2: Токени та ембеддинги
Розділ 3: Розбираємо Transformer LLM зсередини
Розділ 4: Класифікація тексту
Розділ 5: Кластеризація тексту та тематичне моделювання
Розділ 6: Prompt engineering
Розділ 7: Просунуті техніки та інструменти генерації тексту
Розділ 8: Семантичний пошук та retrieval-augmented generation (RAG)
Розділ 9: Мультимодальні великі мовні моделі
Розділ 10: Створення моделей текстових ембеддингів
Розділ 11: Fine-tuning representation-моделей під класифікацію
Розділ 12: Fine-tuning generation-моделей
GitHub: http://github.com/HandsOnLLM/Hands-On-Large-Language-Models
Python'er
Шпаргалка про Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation): User Query — користувач формує запит, який надходить у систему, Aggregator Agent — центральний агент координує весь процес, Planning — система будує план (наприклад, через ReAct або CoT) і вирішує, що робити далі, Memory — використовує короткострокову й довгострокову пам’ять для контексту, Fetch — звертається до різних джерел (локальні дані, пошук, хмара) через окремих агентів, Enhanced Prompt — збагачує запит отриманими даними, Generation — передає все в LLM (наприклад, GPT чи Claude) для генерації відповіді, Final Output — повертає користувачу готовий результат
</Codu>
QDirStat — візуальний аналізатор дискового простору для Linux
Це open-source додаток, який показує, які файли та папки займають найбільше місця на диску. Допомагає швидко знаходити й видаляти непотрібні дані та ефективно керувати сховищем
</Codu>
Tana — це робочий простір, який об’єднує нотатки, задачі та базу знань в одну систему
Сервіс використовує AI і граф зв’язків, щоб структурувати інформацію та перетворювати звичайні записи у взаємопов’язану систему даних
Що вміє: • фіксувати зустрічі • генерувати задачі • створювати документи • організовувати інформацію в єдину систему</Codu>
Допоможіть своїм AI-агентам справді бачити сайт, який ви тестуєте.
Якщо ви використовували Playwright MCP не тільки для demo-логінів з YouTube, то, скоріш за все, стикались з проблемою: агент не бачить частину елементів на сторінці, плутає або взагалі втрачає контекст.
Причина в тому, що Playwright MCP передає LLM ARIA snapshot, а не повний список interactable елементів з DOM.
Treegress команда зробила апгрейд MCP, який:
• серіалізує повне DOM-дерево
• повертає всі interactable елементи
• передає повноцінний конекст
У результаті агент отримує повну картину сторінки, розуміє, що робити з елементами, і може генерувати значно якісніші та ширші тестові сценарії з першої спроби.
Посилання на рішення: https://www.treegress.com/treegress-mcp-browser
Шпаргалка по ключових концепціях системної архітектури: Load Balancing — розподіл трафіку між серверами для стабільності, Caching — кешування частих даних для швидкого доступу, Content Delivery Network (CDN) — доставка контенту через географічно близькі сервери, Message Queue — асинхронна взаємодія між сервісами, Publish-Subscribe — передача повідомлень кільком споживачам, API Gateway — єдина точка входу для запитів, Circuit Breaker — захист від збоїв сервісів, Service Discovery — автоматичне знаходження сервісів, Sharding — розподіл даних між базами, Rate Limiting — обмеження кількості запитів, Consistent Hashing — ефективний розподіл даних, Auto Scaling — автоматичне масштабування ресурсів
</Codu>
🔶Як обрати фреймворк для запуску мобільного застосунку?
🔶Чому ті, хто працюють з ШІ, частіше обирають Linux?
🔶Чому Сем Альтман, який обіцяв зробити ШІ безпечним для людства, дедалі більше виглядає як загроза для світу?
Читайте все це у High Bar Journal — бренд-медіа про технології, IT-продукти, стратегії та події, що формують індустрію. У Telegram-каналі щодня з’являється найважливіше для продуктових команд.
Підписуйтеся, щоб орієнтуватися у змінах, які формують індустрію IT-продуктів!
Ловіть пошукові інструменти з інфосеку
Awesome Hacker Search Engines — добірка спеціалізованих пошуковиків, які використовуються в OSINT, пентесті та дослідженні інфраструктури
Дозволяють знаходити: витоки даних, відкриті порти та вразливі сервіси, вихідний код, домени та IP-адреси
</Codu>
ctop — це інструмент, який дозволяє відстежувати метрики контейнерів у стилі знайомої утиліти top
Показує використання ресурсів, стан контейнерів і допомагає швидко аналізувати їхню роботу без зайвих інтерфейсів
Підтримує Docker і runC “з коробки” та планується підтримка інших систем контейнеризації
</Codu>
