现已上线！2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
Clean Code
前往频道在 Telegram
Советы по написанию кода, обзоры распространенных ошибок и многое другое. Ссылка: @Portal_v_IT Сотрудничество: @oleginc, @tatiana_inc РКН: clck.ru/3Ht6ch
显示更多📈 Telegram 频道 Clean Code 的分析概览
频道 Clean Code (@codeclean) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 12 298 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 10 301，并在 俄罗斯 地区排名第 53 760 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 12 298 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 -77，过去 24 小时变化为 -4，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 5.06%。内容发布后 24 小时内通常能获得 3.22% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 622 次浏览，首日通常累积 396 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 clean, собеседование, sql, программирование, golang 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：
“Советы по написанию кода, обзоры распространенных ошибок и многое другое.
Ссылка: @Portal_v_IT
Сотрудничество: @oleginc, @tatiana_inc
РКН: clck.ru/3Ht6ch”
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。
12 298
订阅者
-424 小时
-197 天
-7730 天
帖子存档
12 298
📖Go for Java Programmers
🖋Feigenbaum Barry | 2022
Подробное введение в язык программирования Go и связанные с ним стандартные библиотеки времени выполнения. Эта книга предназначена для программистов, которые уже знакомы с языком Java и используют свои знания для изучения Go. Вы получите глубокое понимание языка Go и познакомитесь с обширными стандартными библиотеками Go.
💾 Скачать книгу
Clean Code | #книги #Go & Мах
12 298
Новый язык программирования для эпохи ИИ
Андрей Бреслав (ex-JetBrains, а теперь основатель стартапа) и Александр Ложечкин (ex-Microsoft, ex-Amazon, а теперь CIO в банке) рассуждают, спорят, делятся опытом, и просто болтают на темы развития людей, руководства, технологий и всего остального.
📺 YouTube
Clean Code & Мах
12 298
Критическая база знаний LLM за ЧАС! Это должен знать каждый
LLM концепции для разработчиков: от токенов до AI агентов в production
Полный гид по фундаментальным концепциям работы с языковыми моделями для инженеров-практиков. В этом видео разбираем архитектуру LLM, механику трансформеров, управление контекстом, оптимизацию затрат на API и построение production-ready AI систем. Вы узнаете разницу между prompt engineering и context engineering, поймёте, когда использовать RAG, а когда fine-tuning, и научитесь строить осознанную архитектуру AI-решений.
📺 YouTube
Clean Code & Мах
12 298
ИИ больше не про хобби — он становится обязательным навыком, чтобы оставаться востребованным на рынке труда.
По оценкам экспертов, в ближайшее время до 80% вакансий будут требовать умения работать с нейросетями:
— генерировать визуал, видео, тексты для любых ниш;
— создавать реалистичный ИИ-контент;
— автоматизировать рутину.
Хорошие новости — освоить базовый минимум в создании контента с помощью ИИ можно всего за 3 дня. Вы сделаете ИИ своим рабочим инструментом и сократите рабочее время без потери качества.
Переходите по ссылке и получайте персональный доступ к урокам и бонусным материалам.
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.
12 298
Раскладываю паттерны проективрования по полочкам
ExtremeCode систематизирует популярные и редкие паттерны проектирования, разделяя их на архитектурные, структурные и поведенческие уровни. В видео предлагается уникальная схема для ориентирования в алгоритмах и структурах данных, помогающая разработчикам избегать антипаттернов.
📺 YouTube
Clean Code & Мах
12 298
Минусы и Плюсы Создавать Игры
Нарезка со стрима xkoster - ответы на вопросы по геймдеву
📺 YouTube
Clean Code & Мах
12 298
Освойте нейросети для контента за 3 дня
ИИ это не про замену людей — это про усиление ваших умений и делегирование рутины. 80% контента уже делается с помощью ИИ и базовые навыки необходимы всем, кто работает с созданием контента.
Регистрируйтесь на бесплатный мини-курс, где вы получите готовое портфолио и научитесь:
— Писать продающие посты без «ИИ‑шаблонов»;
— Делать стильные визуалы для брендов и соцсетей;
— Проводить нейрофотосессии с реальными или вымышленными моделями;
— Готовить презентации, креативные арты и постеры.
Переходите по ссылке, чтобы получить доступ и бонусные материалы.
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.
12 298
📖x86 Software Reverse-Engineering, Cracking, and Counter-Measures
🖋Domas Christopher | 2024
Книга начинается с вводного курса по архитектуре x86, в ходе которого вы научитесь читать, писать и компилировать на языке ассемблера, на котором работает огромное количество компьютеров по всему миру. Затем мы перейдем к реверс-инжинирингу с использованием популярных в отрасли инструментов, таких как IDA, Ghidra, Olly и других. Далее мы рассмотрим такие методы взлома, как установка патчей и генерация ключей, которые основаны на возможностях ассемблера и реверс-инжиниринга. Наконец, мы рассмотрим взлом с точки зрения защиты. Обучение методам защиты собственного программного обеспечения или способам более эффективного взлома таких методов.
💾 Скачать книгу
Clean Code | #книги #Cpp & Мах
12 298
📖C++20 STL Cookbook
🖋Weinman Bill | 2022
В книге «Рецепты C++20 STL» вы найдете советы, которые помогут вам максимально эффективно использовать стандартную библиотеку шаблонов (Standard Template Library, STL) в C++, в том числе новые возможности, появившиеся в C++20.
💾 Скачать книгу
Clean Code | #книги #Cpp & Мах
12 298
Почему текстовый поиск устарел | Векторные базы, эмбеддинги, RAG
В этом выпуске разбираемся, что такое векторные базы данных – зачем они понадобились, если есть SQL и текстовый поиск, как устроены под капотом и в чём их ключевое отличие от привычных подходов. Объясняем простыми словами: как данные превращаются в векторы, как по ним происходит быстрый поиск и почему это вообще работает.
В гостях Андрей Васнецов – основатель Qdrant. Вместе обсуждаем, откуда пошёл хайп, что изменилось с приходом LLM, как на практике применяются векторные базы (не только в RAG), какие есть популярные движки и встроенные решения в Postgres и ClickHouse, а также с какими подводными камнями, ограничениями и компромиссами сталкиваются команды при работе.
📺 YouTube
Clean Code & Мах
12 298
Как понять RAG за 18 минут, даже если ты никогда не слышал про эмбеддинги
Современные ИИ-ассистенты (ChatGPT, Claude, Gemini) умеют искать в интернете, анализировать документы и писать код, но не знают ничего о ваших внутренних API, корпоративных политиках или технической документации компании. В этом видео разбираем технологию RAG (Retrieval Augmented Generation), которая превращает языковые модели из "слепых" генераторов текста в мощные инструменты для работы с корпоративными знаниями. Показываю, как работают векторные базы данных, эмбеддинги и продвинутые техники оптимизации RAG-систем.
📺 YouTube
Clean Code & Мах
