ch
Feedback
S0ER

S0ER

前往频道在 Telegram

Архитектура | Программирование | Профессиональное развитие Соер.Клуб - https://t.me/soer_live По всем вопросам писать на @soerdev

显示更多

📈 Telegram 频道 S0ER 的分析概览

频道 S0ER (@softwareengineervlog) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 10 545 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 11 759,并在 俄罗斯 地区排名第 62 220

📊 受众指标与增长动态

невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 10 545 名订阅者。

根据 09 六月, 2026 的最新数据,频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -23,过去 24 小时变化为 -2,整体触达仍然可观。

  • 认证状态: 未认证
  • 互动率 (ER): 平均受众互动率为 25.22%。内容发布后 24 小时内通常能获得 N/A% 的反应,占订阅者总量。
  • 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 2 660 次浏览,首日通常累积 0 次浏览。
  • 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 131
  • 主题关注点: 内容集中在 rbp, архитектура, callme, mov, указатель 等核心主题上。

📝 描述与内容策略

作者将该频道定位为表达主观观点的平台:
Архитектура | Программирование | Профессиональное развитие Соер.Клуб - https://t.me/soer_live По всем вопросам писать на @soerdev

凭借高频更新(最新数据采集于 10 六月, 2026),频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动,使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。

10 545
订阅者
-224 小时
-127
-2330
吸引订阅者
六月 '26
六月 '26
+7
在0个频道中
五月 '26
+77
在0个频道中
Get PRO
四月 '26
+41
在0个频道中
Get PRO
三月 '26
+127
在0个频道中
Get PRO
二月 '26
+159
在2个频道中
Get PRO
一月 '26
+42
在0个频道中
Get PRO
十二月 '25
+37
在2个频道中
Get PRO
十一月 '25
+27
在0个频道中
Get PRO
十月 '25
+31
在0个频道中
Get PRO
九月 '25
+37
在0个频道中
Get PRO
八月 '25
+53
在3个频道中
Get PRO
七月 '25
+51
在3个频道中
Get PRO
六月 '25
+48
在0个频道中
Get PRO
五月 '25
+41
在2个频道中
Get PRO
四月 '25
+54
在0个频道中
Get PRO
三月 '25
+108
在1个频道中
Get PRO
二月 '25
+110
在0个频道中
Get PRO
一月 '25
+56
在1个频道中
Get PRO
十二月 '24
+151
在5个频道中
Get PRO
十一月 '24
+203
在4个频道中
Get PRO
十月 '24
+81
在0个频道中
Get PRO
九月 '24
+125
在2个频道中
Get PRO
八月 '24
+171
在2个频道中
Get PRO
七月 '24
+244
在5个频道中
Get PRO
六月 '24
+164
在5个频道中
Get PRO
五月 '24
+245
在4个频道中
Get PRO
四月 '24
+198
在5个频道中
Get PRO
三月 '24
+211
在5个频道中
Get PRO
二月 '24
+307
在2个频道中
Get PRO
一月 '24
+323
在4个频道中
Get PRO
十二月 '23
+907
在4个频道中
Get PRO
十一月 '23
+190
在3个频道中
Get PRO
十月 '23
+218
在2个频道中
Get PRO
九月 '23
+173
在0个频道中
Get PRO
八月 '23
+247
在0个频道中
Get PRO
七月 '23
+273
在0个频道中
Get PRO
六月 '23
+195
在0个频道中
Get PRO
五月 '23
+2 925
在0个频道中
Get PRO
四月 '23
+397
在0个频道中
Get PRO
三月 '23
+321
在0个频道中
Get PRO
二月 '23
+221
在0个频道中
Get PRO
一月 '23
+798
在0个频道中
Get PRO
十二月 '22
+385
在0个频道中
Get PRO
十一月 '22
+229
在0个频道中
Get PRO
十月 '22
+645
在0个频道中
Get PRO
九月 '22
+208
在0个频道中
Get PRO
八月 '22
+153
在0个频道中
Get PRO
七月 '22
+186
在0个频道中
Get PRO
六月 '22
+241
在0个频道中
Get PRO
五月 '22
+402
在0个频道中
Get PRO
四月 '22
+1 176
在0个频道中
Get PRO
三月 '22
+2 018
在0个频道中
Get PRO
二月 '22
+25
在0个频道中
Get PRO
一月 '22
+41
在0个频道中
Get PRO
十二月 '21
+60
在0个频道中
Get PRO
十一月 '21
+26
在0个频道中
Get PRO
十月 '21
+63
在0个频道中
Get PRO
九月 '21
+375
在0个频道中
Get PRO
八月 '21
+185
在0个频道中
Get PRO
七月 '21
+122
在0个频道中
Get PRO
六月 '21
+20
在0个频道中
Get PRO
五月 '21
+35
在0个频道中
Get PRO
四月 '21
+61
在0个频道中
Get PRO
三月 '21
+40
在0个频道中
Get PRO
二月 '21
+39
在0个频道中
Get PRO
一月 '21
+41
在0个频道中
Get PRO
十二月 '20
+1 613
在0个频道中
日期
订阅者增长
提及
频道
10 六月+1
09 六月0
08 六月0
07 六月0
06 六月+1
05 六月+3
04 六月+2
03 六月0
02 六月0
01 六月0
频道帖子
ИИ база Ну что, дожили до того светлого будущего, когда все больше работодателей интересуются, умеет ли соискатель работать с ИИ. Сразу успокою, пока — это далеко ни каждый первый и даже ни каждый второй, поэтому есть время подготовиться и понять, что вообще могут спросить и как отвечать. Почему стали проверять знания ИИ? Тут все просто — строили, строили и наконец построили процессы, которые включают работу агентов как дополнительный инструмент для решения рабочих задач. Раньше джун мог выехать на одном языке и фреймворке, а теперь даже на старте ждут, что ты не просто пишешь код, а понимаешь, как подключить к этому делу LLM. Лично мне положение дел скорее радует, чем огорчает. Для инженеров (соеров) — это дополнительная возможность карьерного роста, да, снова надо учиться новому и уходить в сторону M-shape, но так было всегда — учись лавировать или уходи из профессии. Для джунов ситуация стала сложнее — кроме обязательного System Design, появляется "покажи, как ты умеешь с агентами работать". И если по системному дизайну еще можно измерить нагрузку городами и как-то проскочить со словами "ну что вы от меня хотите, я ж только учусь", то по ИИ нужно показать хотя бы базовые практические навыки, и здесь все зависит от желания развиваться, так что шансы есть, особенно если подкачать базу. Сейчас в приоритете агенты (с постепенным переходом к командам агентов и оркестрации), нужно уметь: Теория: - промпт-инжениринг — нужно рассказать про принципы, подходы, техники рассуждений и т.д. - контекст-инжениринг — нужно объяснить, что такое контекстные окна, «загнивание» контекста, управление вниманием, RAG и т.д. - обосновать выбор модели под задачу (например, тебя просят разработать небольшую фичу за разумное время и потребление токенов — тут главное не гонять дорогую модельку на задачах, а показать, что ты понимаешь, где проходят «границы возможностей»); - архитектура агентов (включая команды агентов) Практика Например, задача на 20–30 минут, где нужно показать основные моменты разработки с агентами. На собеседовании дается живой кейс с уже настроенным агентом (либо можно взять свой привычный инструмент) и нужно: - построить структуру проекта c учетом spec-driven development, ADR и т.д.; - подобрать набор инструментов (в том числе MCP) и скиллов; - разбить задачу на этапы (планирование, проектирование, реализация, контроль); - решить проблемы галлюцинаций и в завершение сделать качественное ревью результата (т.е. показать, что именно «вы» будете делать и почему human in the loop так важен). И для общей статистики предлагаю поставить 💡 если в твоей компании уже просят использовать ИИ или на собесах задают вопросы по ИИ.

2
Курс по микросервисам стартует 20.04.2026. Продолжаю создание курсов по теме архитектуры. Ранее в сообществе были созданы коллекции материалов по сервисам и монолитам, и вот настала очередь микросервисов. О курсе: ❗️ приоритет на проектирование, документирование и анализ (будем разбираться, как проводить границы, формировать требования, распределять обязанности и т.д.) ❗️ изучать можно индивидуально или общаясь в группе ❗️ еженедельные семинары с разбором проблем и консультациями (только для Подписки №3) ❗️ часть созвонов предполагает интерактивный формат круглого стола (например, общая Event Storming сессия) Важно! Это не формат обучения. Нет никаких обязательных лабораторных работ, программы обучения и прочих вещей. Вместо этого — набор материалов, доступных по подписке, и обмен реальным опытом. Можно просто смотреть лекции (для этого нужна Подписка №1), можно дополнительно смотреть мастер-классы (подписка №2), а для обратной связи приходить на семинары (подписка №3). Наибольшая польза достигается за счет участия в семинарах: у нас собрана команда из 10 человек — это специалисты разного уровня, от архитекторов до новичков.  Мы обсуждаем не только информацию из курсов, но и практические вопросы, которые есть у ребят. Поэтому встречи — это отличный способ обменяться опытом, задать вопросы, получить информацию, которая выходит за пределы курса. Количество участников на семинарах ограничено, сейчас есть 4 места, которые доступны, если вы приобрели подписку №3. Важный момент! Подписка предусматривает доступ ко всем имеющимся материалам, встречам, созвонам и т.д., в общем, всему тому, что входит в подписку. Поэтому не надо думать, что подписка идет на курс: курс — лишь часть того, что есть в подписке. Мы реализуем идею поэтапного развития (движения к цели короткими шагами), постоянно шлифуем свои навыки, собираем актуальную информацию, которую можно применять на практике, обмениваемся опытом и т.д., а подписка определяет уровень доступа. Например, после курса по микросервисам планирую курс по архитектуре агентных систем, дополнительные созвоны, публикацию материалов в ИИ-лаборатории и т.д. В общем, приобретая подписку, вы получаете не только курс, а участие в нашем сообществе и его активностях.
0
3
Последнее видео по промпт-инженерии далось с особой болью, раньше я бездумно использовал советы из интернета, которые определяли, что нормальный промпт - это когда ты задаешь роль, контекст, задачу, пример (строго в таком порядке) и добавляешь конкретные измеряемые критрии качества. Я использовал и мне казалось, что "Вау! Это работает". А потом я решил сделать ролик в котором показать "плохие" и "хорошие" промпты. Оказалось, что "плохие" промпты работают ничуть не хуже чем "хорошие", т.е. все это время я делал промпты не понимая, что делаю "шляпу". В итоге я собрал те моменты, которые реально дают изменения, перестал писать портянки текста, больше фокуса на примеры и техники размышления и вот здесь уже удалось показать разницу. А знаменитое "представь что ты программист" оказалась не такой полезной штукой, как я думал.
0
4
Сделал видео по созданию промптов, идея была в том, чтобы рассмотреть разные варианты текстов и выделить общие правила, которые опубликовать на soerdev.space в картах знаний. В итоге получилось очень плотное информативное видео, смотреть можно тут: YouTube | Vk | RuTube
0
5
Отвечаю на вопрос из комментариев к видео: вы говорите о важности умения проектировать ПО, умения писать архитектурные доки, умения подбора стека-технологий и т.п., а в чем проблема так же отдавать эту работу на плечи LLM и относится к итоговому коду и архитектуре, которая генерирует LLM - как к чему-то низкоуровневому? Проблем несколько: 🔴Недостаточно материала для обучения. Для кода — куча информации для датасета, для архитектуры — мало. Поэтому ИИ выдает довольно сомнительные по качеству решения. Он легко может логику засунуть в инфраструктурный слой, не провести границы между разными модулями, упустить важные требования. 🔴Проблемы с контекстным окном и вниманием. LLM теряет и искажает существенные моменты по мере заполнения контекстного окна, причем современные LLM, которые имеют окно 1 млн токенов, по субъективным ощущениям вместо улучшения качества проработки решений, наоборот, ухудшают их. 🔴Неравномерность результата — проект собирается из частей. Иногда LLM делает довольно хорошо какую-то часть, а потом сваливается в галлюцинации для другой части. В целом стратегия «разделяй и властвуй» в LLM пока плохо реализуема. В будущем, скорее всего, LLM сможет создавать и качественную архитектуру проекта, но пока до этого далеко.
0
6
На Хабре вышла статья о развитии отечественной модели GigaChat 3.1. У меня по этому поводу какие-то двоякие чувства. С одной стороны, GigaChat — это, ИМХО, единственная "честная" отечественная модель, которая более-менее может решать прикладные задачи, не связанные с кодом. С другой стороны, описанные в статье сравнения с DeepSeek-V3-0324 и Qwen3-235B-A22B-Non-Thinking подтверждают факт приличного отставания в гонке ИИ. Модели годовалой давности, по современным меркам — это много. Сейчас счет на месяцы идет. Если взять Gemini 3.0 и 3.1, там огромный разрыв в результатах за короткий срок. Но тем не менее есть и позитивные моменты — ребята нарабатывают опыт, что, пожалуй, самое важное. Судя по статье, Сбер не стал изобретать что-то радикально новое, а использовал проверенные инженерные наработки (например, DeepGEMM и подходы к FP8), сосредоточившись на качестве данных, пост-тренинге и инженерной доводке. Это более разумно, чем колупаться со своими решениями и отставать еще больше. Поэтому держу кулачки и надеюсь, что у ребят все получится. Пока огромный минус — цена вопроса при доступе через API. Вот тут надо сильно переосмысливать.
0
7
Продолжаю размышлять о том как работать в условиях, когда ИИ бурно развивается. Сегодня решил поговорить о том, как архитектура программного обеспечения помогает при создании ИИ агентов и новых проектов. YouTube | VK | RuTube
0
8
На канале вышло видео о том как конкурировать с ИИ. Кажется, что ИИ становится настолько умным, что уже куда не кинься, а там нет места человеку. Многие рутинные вещи уже неплохо делает машина, а что делать человеку - большой вопрос. Далеко ходит не надо, даже монтаж этого видео на 60% сделан ИИ. Но если присмотреться, есть несколько вещей, которые пока нас защищают от тотальной замены: вопрос ответственности (ее по-прежнему несут люди), скорость внедрения новых технологий, абстракции и инфраструктурные вопросы. Подробнее смотрим в видео: YouTube | VK | RuTube
0