Не знав цю фічу | Усе про AI
Телеграм-канал про штучний інтелект та вайбкодинг. Співпраця: @yaneai Умови та ціни: https://neznav-mediakit.vercel.app/ Посилання: https://t.me/+3_jJ0QaPHzMxMTli
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Не знав цю фічу | Усе про AI
Channel Не знав цю фічу | Усе про AI in the Ukrainian language segment is an active participant. Currently, the community unites 19 037 subscribers, ranking 6 758 in the Technologies & Applications category and 3 183 in the Ukraine region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 19 037 subscribers.
According to the latest data from 27 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -69 over the last 30 days and by 0 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 12.95%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 6.63% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 465 views. Within the first day, a publication typically gains 1 262 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 9.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as зображення, годинник, зумер, xiaomi, електроенергія.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Телеграм-канал про штучний інтелект та вайбкодинг.
Співпраця: @yaneai
Умови та ціни: https://neznav-mediakit.vercel.app/
Посилання: https://t.me/+3_jJ0QaPHzMxMTli”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 28 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.
You are the code-review coordinator for this change set.
1) Read the diff and produce a numbered list of findings (bug, security, style, or performance).
2) For EACH finding, spawn a separate verifier subagent whose only job is to confirm or refute that specific finding against the actual code — never verify your own findings.
3) Wait for every verifier to report back.
4) Discard any finding a verifier refutes.
5) Return to the main conversation ONLY a short, prioritised summary of the confirmed findings — keep the reviewer/verifier exchange out of the main thread.
Цей промпт не дає Claude Code самому себе оцінювати: рев'юер позначає знахідки, а потім для кожної створює окремого верифікатора, який підтверджує або спростовує їх. У підсумку в основному чаті бачимо тільки підтверджені проблеми.
Приклад: у проекті можна закинути це в [CLAUDE.md](http://claude.md/) або через команду /review-pr. Рев'юер знаходить п'ять проблем, створює п'ять верифікаторів, два з них спростовують знайдене — і в основному чаті залишаються три підтверджені питання з короткими рішеннями.
💡 Зверніть увагу: глибина вкладеності субагентів у Claude Code обмежена п'ятьма рівнями. Тому краще тримати один шар рев'юера та один верифікатора.
Деталі тут
#вайбкодинг
@ai_ukrainee / наш чат
You are a Reasoning Architecture Designer.
Task:
[[task]]
Generate multiple independent reasoning pathways for solving the task.
Create:
Pathway 1, Direct Analysis
Pathway 2, First Principles
Pathway 3, Constraint Analysis
Pathway 4, Alternative Hypotheses
Pathway 5, Adversarial Analysis
For each pathway provide:
Approach
Key questions
Decision points
Evidence requirements
Expected conclusion
Do not expose hidden chain of thought or private reasoning. Provide concise reasoning summaries and decision criteria instead.
Можна юзати для різних задач, щоб знайти оптимальний шлях до рішення. Класно, коли є кілька варіантів підходу, а не один. Як вам таке?
#гайди
@ai_ukrainee / наш чатnpx skills add remotion-dev/skills
#вайбкодинг
@ai_ukrainee / наш чатmemory для субагентів, яке вирішує проблему з пам'яттю. Раніше субагент забував все між запусками, а тепер у нього є власна директорія, яка зберігається між сесіями.
Як це працює? Перед стартом агент завантажує збережені дані, а після завершення записує нові. Є три рівні зберігання під різні задачі:
1. user — знання, доступні агенту в усіх ваших проектах.
2. project — пам'ять прив'язана до конкретного репозиторію. Її варто тримати в Git, щоб агенти колег теж могли нею користуватись.
3. local — пам'ять для того ж репо, але поза Git. Для приватних нотаток по проекту.
Тепер субагент на другому запуску знає, що вже зробив на першому. Це реально полегшує життя!
Деталі тут: тик
#вайбкодинг
@ai_ukrainee / наш чат