Golang
admin - @haarrp https://t.me/golangl - golang чат https://t.me/golangtests go тесты https://t.me/ai_machinelearning_big_data машинное обучение @itchannels_telegram РКН: clck.ru/3Fmx3s #VRHSZ
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Golang
Channel Golang (@golang_google) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 40 443 subscribers, ranking 3 218 in the Technologies & Applications category and 15 543 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 40 443 subscribers.
According to the latest data from 28 September, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 97 over the last 30 days and by -7 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 16.34%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 9.42% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 6 609 views. Within the first day, a publication typically gains 3 809 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 26.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as golang, api, devops, github, аллокация.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“admin - @haarrp
https://t.me/golangl - golang чат
https://t.me/golangtests go тесты
https://t.me/ai_machinelearning_big_data машинное обучение
@itchannels_telegram
РКН: clck.ru/3Fmx3s
#VRHSZ”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 29 September, 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.
select и pipelines;
- context и cancellation;
- WaitGroup, mutex и semaphores;
- data races и race conditions;
- atomics и object pools;
- scheduling, testing и diagnostics.
Каждый пример можно изменить и запустить прямо на странице. Есть и PDF-версия.
Быстрый гайд для тех, кто уже знает Go и хочет систематизировать конкурентность.
По заявлению автора материал полностью AI-free.
Читать: https://antonz.org/go-concurrency-distilled/Int32x4 или Float64x8 используются типы вроде simd.Float32s и simd.Uint8s. Сколько элементов влезет в регистр, 128, 256 или 512 бит, решает железо, на котором запущена программа. Код от этого не меняется.
Набор операций знакомый: загрузка и выгрузка, Add, Mul, MulAdd, сравнения и маски. В пакет попало только то, что есть на всех платформах, а недостающее эмулируется.
Цель авторы формулируют так: писать один раз и получать производительность, близкую к ассемблеру. Компилятор специализирует код под конкретную ширину и убирает накладные расходы на диспетчеризацию внутри вычислений.
Если переносимого набора не хватает, можно спуститься ниже. Методы `ToArch()` и `FromArch()` переводят значения в архитектурно-зависимый пакет archsimd из Go 1.26, где доступны инструкции конкретного процессора. archsimd поддерживает ещё PowerPC, s390x, RISC-V64 и loong64.
Поведение удобно проверять через GODEBUG. Значение simd=0 включает полную эмуляцию, simd=128, 256 или 512 фиксирует ширину вектора, а вариант с плюсом, например simd=+256, частично включает возможности и паникует на отсутствующих инструкциях. Так можно прогнать тесты на всех ширинах на одной машине.
Ограничения тоже есть. В 1.27 нет редукций, поэтому даже сумму элементов вектора придётся собирать обходным путём. В Go 1.28 обещают SVE для ARM, редукции, перестановки элементов, OnesCount и новые операции с масками. Ещё добавят варианты возможностей, чтобы на железе вроде Raspberry Pi код не откатывался в полную эмуляцию из-за одной недостающей инструкции.
Включается всё флагом `GOEXPERIMENT=simd`. Для тех, кто пишет на Go инференс, обработку изображений, кодеки или числодробилки, это первый шанс получить векторизацию без ассемблера и без пачки файлов под каждую архитектуру.
https://go.dev/blog/simd-experimentwebctl возвращает компактные и релевантные результаты, сокращая расход токенов при работе агентов с вебом.
https://github.com/dorkitude/webctl
#golang
const classify = ax(
'review:string -> sentiment:class "positive, negative, neutral"'
);
const { sentiment } = await classify.forward(llm, {
review: "Отличный продукт!",
});
Что есть в Ax:
* Структурированные ответы с проверкой формата.
* Единый интерфейс к разным провайдерам моделей.
* Агенты с памятью, инструментами и контрольными точками.
* Сценарии с ветвлениями, циклами и параллельным выполнением.
* Оптимизаторы, включая GEPA и автоматический подбор few-shot-примеров.
🔗 GitHub: https://github.com/ax-llm/ax
#LLM #OpenSourcego build → cargo build
go test → cargo test
go vet → cargo clippy
nil → Option<T>
error → Result<T, E>
interfaces → traits
goroutines → async/await
-race → compile-time ограничения через Send / Sync
Отдельно хорошо показано, где Rust действительно выигрывает: data races, lifetime ресурсов, typed errors, отсутствие GC-пауз и более жёсткие гарантии компилятора.
Но автор не агитирует переписывать всё подряд: для большинства backend-сервисов Go остаётся достаточно быстрым и очень удобным.
Rust имеет смысл там, где цена runtime-багов уже выше, чем цена более сложной разработки.
Есть и практический раздел про постепенную миграцию сервисов, а не «rewrite from scratch».
https://corrode.dev/learn/migration-guides/go-to-rust/`код → WebAssembly → ресурсы Kubernetes`
Пакеты в Yoke называются flights: это WASM-программы, которые генерируют Kubernetes-ресурсы, а Yoke применяет их в кластер.
Что это даёт:
- обычный код вместо шаблонов
- строгую типизацию
- условия и циклы
- нормальное тестирование
- обработку ошибок
- версии и откаты
Команды тоже необычные:
takeoff — развернуть
descent — удалить
mayday — откатить
Проект написан на Go и распространяется под MIT.
https://github.com/yokecd/yokellama.cpp
- hardware acceleration
- Linux, macOS и Windows
- поддержка WebAssembly
- локальный inference внутри Go-приложения
- удобно для desktop, edge и offline-сценариев
То есть вместо схемы:
Go app → HTTP → отдельный LLM server
можно строить:
Go app → llama.cpp → локальная модель
Полезно для CLI, desktop-приложений, локальных агентов и embedded AI, где важны приватность и отсутствие внешнего API.
GitHub:
https://github.com/hybridgroup/yzmaDockerfile для Go
- go mod download и сборка бинарника внутри контейнера
- как собрать image через docker build
- как связать Go-приложение с MySQL
- как добавить phpMyAdmin
- Docker Compose
- volumes для сохранения данных
- networks для связи контейнеров
- .env для конфигурации
- запуск всей связки одной командой
Итоговая схема:
Go API → MySQL → phpMyAdmin
в отдельных контейнерах, объединённых через Docker Compose.
Хороший материал, если нужно с нуля понять путь от обычного Go-проекта до контейнеризированного приложения с БД.
https://www.freecodecamp.org/news/how-to-dockerize-a-go-application-full-step-by-step-walkthrough/