IT в картинках
前往频道在 Telegram
Ссылка: @Portal_v_IT Сотрудничество: @oleginc, @tatiana_inc Канал на бирже: telega.in/c/it_kartinki РКН: clck.ru/3KHfRr
显示更多
网络:📈 Telegram 频道 IT в картинках 的分析概览
频道 IT в картинках (@it_kartinki) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 12 953 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 9 435，并在 俄罗斯 地区排名第 49 528 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 12 953 名订阅者。
根据 06 十月, 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 -98，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 14.86%。内容发布后 24 小时内通常能获得 8.90% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 1 925 次浏览，首日通常累积 1 153 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 c++, cайте, devops, javascript, linux 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：
“Ссылка: @Portal_v_IT
Сотрудничество: @oleginc, @tatiana_inc
Канал на бирже: telega.in/c/it_kartinki
РКН: clck.ru/3KHfRr”
凭借高频更新（最新数据采集于 07 十月, 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。
12 953
订阅者
-224 小时
-217 天
-9830 天
帖子存档
12 953
Пока вы платите за западные нейросети – китайские делают то же самое бесплатно
ChatGPT и Claude Code давно у всех на слуху. Но за последние годы в Китае появилось множество мощных AI-инструментов, которые умеют не меньше – а главное, почти все бесплатны и доступны пользователям из России.
DeepSeek, Qwen, Hailuo и другие ИИ уже умеют работать с текстом, изображениями, кодом и анализом не хуже других нейросетей.
В Зерокодере собрали их в новом бесплатном вебинаре «Китайские нейросети 2026–2027».
⚡️Что ждет вас на вебинаре?
• Проведем глубокое исследование рынка и превратим его в личный дашборд;
• Сделаем сайт без разработки с нуля;
• Сгенерируем кадры для собственного нейросериала;
• Протестируем функции, которых нет у западных ИИ-флагманов;
• Соберем собственный ИИ-стек для работы и проектов.
Не нужно выбирать между десятками сервисов и самостоятельно разбираться, что действительно работает. Вам покажут актуальные инструменты и их применение на практике.
Бонусом – справочник по 10 китайским ИИ и доступ к закрытой базе по нейросетям.
Бесплатный эфир по ссылке – регистрируйтесь
12 953
Не совершай ЭТУ ошибку!
Замечаю, что многие читают 5–10 крупных tech-каналов, думая, что этого хватает, чтобы развиваться в сфере.
Большие ресурсы действительно хороши для общей картины. Но они работают на широкую аудиторию, поэтому редкие идеи, интересные кейсы и уникальные новости не всегда доходят до них. Настоящая практика обычно зарождается в небольших нишевых каналах, а крупные медиа уже подхватывают их и цитируют у себя.
При этом по качеству контента они ничем не уступают топам — просто не вкладывают такие же бюджеты в продвижение.Мне стало интересно найти именно этих людей. Я скинул GPT-6 Astra список крупных каналов и попросил выбрать тех, кого они чаще всего цитируют (убрав рекламу и взаимный пиар) Модель собрала авторов, которых хорошо знают в комьюнити. За многими из них я слежу годами, но некоторые каналы стали открытием даже для меня) Собрал этих практиков в одну подборку, чтобы читать первоисточники параллельно с большими новостниками. Подписка в 1 клик: 👉 https://t.me/addlist/UuZJRIAHqTJmZTMy
