DevHub
Быстрее всех пишем про главное в IT: о технологиях, маркетинге и цифровом будущем. Инсайды прямиком из смартфона Альтмана и главных корифеев Кремниевой долины Сотрудничество – @skill8989 Ркн: https://rkn.link/GZo
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel DevHub
Channel DevHub (@devhub) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 88 223 subscribers, ranking 1 466 in the Technologies & Applications category and 6 437 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 88 223 subscribers.
According to the latest data from 23 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -1 062 over the last 30 days and by -35 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.59%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 6.07% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 6 695 views. Within the first day, a publication typically gains 5 359 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 75.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as devhub, claude, chrome, браузер, интерфейс.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Быстрее всех пишем про главное в IT: о технологиях, маркетинге и цифровом будущем. Инсайды прямиком из смартфона Альтмана и главных корифеев Кремниевой долины
Сотрудничество – @skill8989
Ркн: https://rkn.link/GZo”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 24 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.
— ИИ теперь реже используют для работы: в прошлом году 47%, сегодня лишь 27%. Раньше 80% юзеров были мужчинами, сейчас 52% женщин. При чем пользуются ИИ в основном зумеры. — Ролевые игры и кодинг не так популярны, как практические советы на разные темы, копирайтинг и редактура.Полный отчет — тут. Полезно будет для тех, кто хочет себе ИИ-стартап.
— Теперь Codex может тратить на задачи от нескольких секунд до 7 часов, в зависимости от сложности. — В SWE-bench новая GPT-5-Codex набирает 74,5%, что немного выше, чем у GPT-5 high. — Ну и в целом у ИИ-тиммейта будет меньше багов и неверных комментариев при работе с большими проектами.Моделька уже доступна в Codex через терминал, IDE, GitHub и ChatGPT. 🤖 DevHub
• Так как кишечник и мозг связаны одной «осью», уменьшение воспаления напрямую отражается на уровне тревоги и депрессии. • Опыты на крысах показали, что животные, получавшие креатин с водой, были намного спокойнее, активнее и реже показывали признаки подавленности.Рецепт от тревожности нашелся. 🤖 DevHub
— Может удалить или заменить любой объект; — Легко меняет перспективу кадра; — Восстанавливает и раскрашивает старые фотки; — Практически нулевая цензура; — Все бесплатно.Юзаем — здесь. 🤖 DevHub
— Препарат предназначен для запуска естественного процесса аутофагии — очистки клеток от повреждений, включая клетки головного мозга. — Средство сможет замедлять развитие болезни Альцгеймера и Паркинсона, а также добавить в среднем до (!) 10 лет жизни. — Первые испытания на пациентах хотят начать уже к концу этого года.🤖 DevHub
Interactive Python Course: LLM-Generated & Browser-Based Create an Al-powered Python course that generates everything dynamically in the browser, like Codecademy but powered by LLM: LLM Course Generation Requirements Dynamic Content Creation: LLM generates lessons, exercises, projects, and feedback in real-time based on student progress and needs Adaptive Curriculum: Course structure adjusts automatically if student struggles with loops, LLM creates extra practice problems and explanations Personalized Projects: LLM designs custom projects based on student interests (gaming, finance, social media, etc.) Interactive Code Review: Al mentor provides instant, detailed code feedback and suggests improvements Smart Hint System: Context-aware hints that guide students without giving solutions 6-Phase Structure (LLM-Adaptive) Phase 1: Basics - LLM teaches variables, data types through interactive examples Phase 2: Control flow - Al generates custom logic puzzles and games Phase 3: Data handling - LLM creates exercises with real datasets student chooses Phase 4: Libraries & APIs - Al builds lessons around APIs student wants to explore Phase 5: Advanced concepts - LLM adapts complexity based on student mastery Phase 6: Specialization - Al creates custom track based on career goals Browser-Based Interactive Features * LLM Code Tutor: Al explains every error, suggests fixes, teaches debugging * Dynamic Exercise Generator: Unlimited practice problems created on-demand * Interactive Explanations: LLM breaks down complex concepts with custom analogies *Live Code Execution: Run Python directly in browser with Al-powered environment *Smart Project Builder: LLM guides students through building apps step-by-step Al-Powered Assessment *Intelligent Testing: LLM creates custom quizzes based on individual knowledge gaps *Code Quality Analysis: Al reviews style, efficiency, and best practices automatically *Portfolio Curation: LLM helps students select and present their best work *Interview Prep: Al generates coding challenges similar to real job interviews LLM Learning Support * 24/7 Al Mentor: Always-available tutor that knows student's complete learning history *Concept Visualization: LLM creates custom diagrams and animations to explain difficult topics * Error Prevention: Al predicts common mistakes and provides proactive guidance *Learning Path Optimization: Continuously adjusts curriculum based on performance data Specialization Tracks (Al-Customized) AI/ML Track: LLM teaches machine learning through building actual Al tools Web Development: Al guides creation of full-stack applications Automation Track: LLM helps automate student's real work/personal tasks Data Science: Al teaches analysis using datasets relevant to student's field Success Metrics Students complete 5-10 Al-guided projects, automate real tasks, pass LLM-generated coding interviews, and build portfolio showcasing practical Python skills for Al-enhanced workflows. Technical Requirements *Cloud Python Environment: No installation needed, runs entirely in browser * LLM Integration: GPT-4/Claude-level Al for intelligent tutoring and content generation * Real-time Feedback: Instant code analysis and educational responses Progress Tracking: Al monitors learning patterns and adjusts accordingly * Mobile Responsive: Full course accessible on any device🤖 DevHub
• Вещество пилокарпин показало невероятный результат: капли сужают зрачок, тренируют фокусировку и даже снимают воспаление. • Пациенты могли прочитать на 3 строки больше на таблице Ягера. Эффект может держаться годами. • Если ве подтвердится масштабными исследованиямиВы знаете, кому прислать. 🤖 DevHub
— С помощью этих технологий можно вычислить точный адрес пользователя. Причем конкретные координаты; — Распознавать VPN; — Точечно блокировка «опасных» юзеров; — Также в планах нашли систему цифрового рейтинга: если он слишком низкий, интернет просто обрубят.РКН не показываем. 🤖 DevHub
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
