Вайб-кодинг
Авторский канал по ВАЙБ КОДИНГУ Ссылка для друзей: https://t.me/+ll3pbl442dNkZmYy Cотрудничество: @devmangx РКН: https://clck.ru/3RRVfk
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Вайб-кодинг
Channel Вайб-кодинг (@vibecoding_tg) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 49 563 subscribers, ranking 2 710 in the Technologies & Applications category and 12 752 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 49 563 subscribers.
According to the latest data from 19 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 2 650 over the last 30 days and by 52 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 36.29%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 26.02% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 17 973 views. Within the first day, a publication typically gains 12 888 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 3.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as claude, codex, llm, api, github.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Авторский канал по ВАЙБ КОДИНГУ
Ссылка для друзей: https://t.me/+ll3pbl442dNkZmYy
Cотрудничество: @devmangx
РКН: https://clck.ru/3RRVfk”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 20 June, 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.
• Реализация статьи ReAct заняла около 40 минут без пауз. • Были проблемы, но он сам разобрался по ходу. В этом сила ralph-loop — он может исследовать пространство решений и учиться на ошибках. Я бы сказал, что ресерч вообще более подходящий use-case для ralph, потому что там куча экспериментальной работы. • Автор прогонял плагин на других свежих статьях — справился неплохо, это дает надежду, что можно довести систему до более стабильного состояния. • Как видно на видео — и как в целом бывает с LLM-powered штуками - ему тяжело использовать новые модели, даже если дать инструкции и API. Но это легко фиксится грамотным промптингом. • Это не идеальный плагин и пока в основном для внутреннего тестирования. Много чего еще надо допилить перед релизом, включая зависимости от других плагинов.Больше подробностей ожидаем позже
/plugin marketplace add jarrodwatts/claude-delegator· Установить плагин
/plugin install claude-delegator· Запустить настройку
/claude-delegator:setupGitHub: тут
/add-dir ../sdk
После этого Claude видит обе директории и может читать и редачить обе. Без символических ссылок и без переключения сессий.
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
