Исходный код
ChatGPT и Midjourney в закрепе канала. Расскажем о самых интересных сервисах и технологиях в IT-индустрии. По рекламе: @oleginc Рекламный менеджер: @Spiral_Yuri РКН: clck.ru/3KHDN3
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Исходный код
Channel Исходный код (@source_code) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 33 690 subscribers, ranking 3 850 in the Technologies & Applications category and 18 967 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 33 690 subscribers.
According to the latest data from 26 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -264 over the last 30 days and by -13 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 5.11%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.01% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 721 views. Within the first day, a publication typically gains 1 014 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 4.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as браузер, linux, интерфейс, утечка, cloudflare.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“ChatGPT и Midjourney в закрепе канала.
Расскажем о самых интересных сервисах и технологиях в IT-индустрии.
По рекламе: @oleginc
Рекламный менеджер: @Spiral_Yuri
РКН: clck.ru/3KHDN3”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 27 August, 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.
➕ Направленный ациклический граф в PostgreSQL: как мы научили реляционную базу хранить оргструктуру на 500 000 пользователей. Малик Минубаев, разработчик в B2B-платформе, рассказал, почему стандартные паттерны хранения иерархий не работают для ориентированного ациклического графа. А также сравнил несколько вариантов Closure Table с бенчмарками на реальной нагрузке
➕ Как Яндекс Диск выдерживает сотни гигабит входящего трафика: устройство балансировки загрузок. Илья Абрамов, разработчик в Диске, разобрал, почему нам не подошёл подход «как у всех», и показал эволюцию алгоритма балансировки загрузок: от наивного Round-Robin до разработки собственного алгоритма
➕ Как формировать технологический стек и не погибнуть в священных войнах: от хаоса к процессам и техрадару. Дмитрий Сафонов, руководитель команды разработки платформы микросервисов, рассказал, как строить стек для промышленной разработки и разрешать споры о технологиях. А также поделился опытом внедрения Техрадара в Яндекс 360
➕ Зачем и как бэкендеру расти в карьере в 2026 году. Дмитрий Соломонов, руководитель группы B2B-разработки бэкенда Диска, рассказал, как развивать команду с помощью индивидуальных планов и выбора узкой специализации для разных уровней разработчиков. И поделился, как связать получение знаний с реальными задачами
➕ Семь раз подумай, один раз пошардируй: как мы начали горизонтально масштабировать метаданные чатов Телемоста. Никита Звонарев, разработчик в Мессенджере, рассказал, что может предпринять команда, когда вертикально масштабироваться уже не получается, а сервису нужно функционировать дальше в условиях возрастающей нагрузки, и как при этом не устроить себе проблемы в будущем🎤 Плейлист доступен на YouTube и в VK Видео
🟢 AI Engineer Coach — опенсорсный плагин, который анализирует, насколько профессионально вы работаете с агентами. Показывает, где вы жжёте дорогие модели на ерунду, выявляет аж 45 анти-паттернов, анализирует качество промптов и вообще проверяет, готов ли ваш проект к агентному кодингу (и что можно улучшить). Всё работает локально и бесплатно. 🟢 SkillOpt — это система, которая прокачивает навыки агента. ИИ постепенно переписывает и оптимизирует собственные инструкции, чтобы лучше выполнять задачи. В тестах качество работы моделей выросло на ~20%!Исходный код
— Кодинг: тут без сюрпризов, он лучший. — Контекст: запоминает детали намного лучше, чем ChatGPT и Gemini — Агентский режим: тестировал на разных задачах, дальше чуть конкретнееВозможности агента я решил протестировать на задаче, до которой давно не доходили руки — собрать чистое инфополе с нуля. Чтобы не перебирать паблики вручную, я зашел через функцию похожих каналов в Telegram. Скормил Claude ссылки на качественных авторов по IT и AI, которых читаю сам,и попросил проанализировать сотни выданных рекомендаций. Агент изучил контент на этих каналах и оставил только тех авторов, кто делится практическим опытом по: автоматизации, вайб-кодингу и нейрогенерации. Claude собрал полезную подборку экспертов, которую я упаковал в одну папку. Делюсь этим списком с вами — внутри только полезный контент про IT и AI. Подписка в один клик: 👉https://t.me/addlist/RarofoHv-KM2OTdi
Мы будем работать вместе, чтобы найти путь для человечества в эпоху ИИ.
— Вся база для школьников и студентов; — Матан, алгебра, геометрия и теория вероятности; — Основы по ИИ и теории информации. — Физика, оптимизация и эконометрика. — Бонусом: задачники, чтобы закрепить теорию.Исходный код
