Don't get caught by a cheater! Telemetrio finds and tags such channels 👉 If you want to see the tag, subscribe

Python задачки

Open in Telegram

Задачки по питону: алгоритмы, регулярные выражения, вопросы с интервью, задачи для Junior Python Developer. По вопросам рекламы: @anothertechrock РКН: https://clck.ru/3R3u5B

Network:Python Books. Книги по питону Russia54 330 Technologies & Applications10 510...

📈 Analytical overview of Telegram channel Python задачки

Channel Python задачки (@pythonquestions) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 11 820 subscribers, ranking 10 510 in the Technologies & Applications category and 54 330 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 11 820 subscribers.

According to the latest data from 25 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -70 over the last 30 days and by -3 over the last 24 hours, overall reach remains high.

Verification status: Not verified
Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 8.00%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.30% reactions from the total number of subscribers.
Post reach: On average, each post receives 0 views. Within the first day, a publication typically gains 390 views.
Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 0.
Thematic interests: Content is focused on key topics such as void, developer, professional, api, loginpage.

📝 Description and content policy

The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Задачки по питону: алгоритмы, регулярные выражения, вопросы с интервью, задачи для Junior Python Developer. По вопросам рекламы: @anothertechrock РКН: https://clck.ru/3R3u5B”

Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 26 October, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.

11 820

Subscribers

-324 hours

-167 days

-7030 days

946

Post views

~ 39024 hours

~ 42548 hours

8.00%

Engagement rate

No data

Posts per day

Ads index

beta

Posts Archive

11 820

LLM (большие языковые модели) или агент LLM и ИИ-агент — эти слова часто звучат в одном ряду, будто это одно и то же. На деле — два разных объекта. LLM отвечает на запрос. Все, что за пределами окна диалога, ей не принадлежит. Агент — это модель плюс код вокруг нее: правила проекта, доступ к файлам, автопроверка тестов, взаимная проверка кода моделями. Модель пишет, а обвязка решает, что оставить, что переписать, что заблокировать. Разница между «просто LLM» и «агент с обвязкой» видна на одном и том же запросе: без правил проекта — код с ошибками и неправильным стандартом тестов. С правилами — типизированный код и зеленые тесты. 16 июля в 19:00 мск на бесплатном вебинаре karpovꓸcourses «ИИ-агенты и профессиональная разработка на Python» Алексей Жиряков — исполнительный директор в Сбере, ех-технический директор направления в KION, 15+ лет в серверной разработке — показывает полный рабочий цикл агента поверх готового репозитория. Без теории, только живое демо на Python. После регистрации — получите гайд «Почему ваш ИИ пишет не то: LLM против ИИ-агента» + запись вебинара. Разберитесь один раз, где решает сама модель, а где — код вокруг нее: https://clc.to/erid_2W5zFJZsYhf Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFJZsYhf

11 820