BadCode
关闭频道
Худший программный код, который ты видел в it сотрудничество: @SIeep_Token Менеджер: @Spiral_Yuri Мы на бирже: https://telega.in/c/+NlCgOmEeRm03NTVi Ссылка на канал: https://t.me/+-HJRxMsgrQQ4NjJi
显示更多
📈 Telegram 频道 BadCode 的分析概览
频道 BadCode 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 10 280 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 11 867，并在 俄罗斯 地区排名第 63 247 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 10 280 名订阅者。
根据 26 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 -102，过去 24 小时变化为 0，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 0%。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 0 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 0。
- 主题关注点： 内容集中在 badcode, говнокод, питон, строка 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：
“Худший программный код, который ты видел в it
сотрудничество: @SIeep_Token
Менеджер: @Spiral_Yuri
Мы на бирже: https://telega.in/c/+NlCgOmEeRm03NTVi
Ссылка на канал: https://t.me/+-HJRxMsgrQQ4NjJi”
凭借高频更新（最新数据采集于 11 十一月, 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。
10 280
订阅者
无数据24 小时
-317 天
-10230 天
帖子存档
10 280
Регистрируйтесь, чтобы посмотреть запись с одной из масштабных онлайн-конференций от Microsoft
Российские и зарубежные эксперты Microsoft в партнёрстве с Softline систематизировали знания в 5 основных направлениях:
- Hybrid / Multi cloud
Показали гибридные подходы к организации своей ИТ-инфраструктуры.
- Security
Рассказали, как защитить данные и обеспечить мобильность персонала.
- OSS
Посмотрели на Open Source стратегию Microsoft, работу с внешней и внутренней экосистемами.
- Data&AI для приложений
Обсудяили концепцию MLOps — ML+DevOps, и как разработчику просто и быстро работать с большими данными.
- Продуктивность разработчиков
Рассмотрелит инструменты/практики для продуктивности отдельных разработчиков и команд в целом.
Регистрируйтесь и смотрите уже сейчас!⟶
Участие бесплатное.
10 280
✅ Хотим обратить ваше внимание на полезный telegram-канал для обучения высокоуровневому языку программирования Python
На канале ежедневно публикуются задачи по Python и Machine Learning: алгоритмы, функции, классы, регулярные выражения, итераторы, генераторы, ООП, исключения, numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn, TensorFlow и многое другое!
✔️Станьте специалистом по Python вместе с каналом "Задачи по Python и машинному обучению"
