en
Feedback
Библиотека Программиста

Библиотека Программиста

Open in Telegram

Делаем знания доступными! Ссылка: @Portal_v_IT Сотрудничество, авторские права: @oleginc, @tatiana_inc Менеджер: @Spiral_Yuri Канал на бирже: https://telega.in/c/code_library РКН: clck.ru/3HYysf #ROLCV

Show more

📈 Analytical overview of Telegram channel Библиотека Программиста

Channel Библиотека Программиста (@code_library) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 17 400 subscribers, ranking 7 261 in the Technologies & Applications category and 37 636 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 17 400 subscribers.

According to the latest data from 15 September, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 98 over the last 30 days and by 5 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 10.71%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.28% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 1 864 views. Within the first day, a publication typically gains 919 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 c++, programming, работы, задачи, 1win.

📝 Description and content policy

The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
Делаем знания доступными! Ссылка: @Portal_v_IT Сотрудничество, авторские права: @oleginc, @tatiana_inc Менеджер: @Spiral_Yuri Канал на бирже: https://telega.in/c/code_library РКН: clck.ru/3HYysf #ROLCV

Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 16 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.

17 400
Subscribers
+524 hours
+157 days
+9830 days
Posts Archive
Mathematica beyond mathematics

Microsoft Copilot Studio Step by Step

Automate the Boring Stuff with Python Workbook

Building a Data and Al Platform with PostgreSQL Transforming Your Business with Intelligent Data

Artificial Intelligence for Cyber Defense and Smart Policing

Web API: Сборник рецептов

Базы данных на SQL, MySQL, MS SQL и Postgre/PL/pgSQL

Visual Studio Code Distilled Evolved Code Editing for Windows, macOS, and Linux

Откуда нейросеть берет инфу на русском? Когда я готовлю посты, я часто использую нейросети для фактчекинга и ресерча. И здесь
Откуда нейросеть берет инфу на русском? Когда я готовлю посты, я часто использую нейросети для фактчекинга и ресерча. И здесь есть интересная деталь: когда просишь модель найти что-то актуальное именно в русскоязычном сегменте, она практически весь веб-поиск выстраивает вокруг Telegram. Со временем я заметил, что нейронка раз за разом ссылается на одни и те же каналы. Ради интереса закинул ей промпт:
Собери список Telegram-каналов, на которые ты чаще всего опираешься за последние 90 дней при фактчекинге и поиске инфы по AI и IT
Вот список, который выдала модель — Посмотреть. Сам проверил, полистал посты и убедился — внутри действительно уникальные авторские каналы: рабочие кейсы, нейрогенерация, автоматизация и свежие новости. Упаковал эти проверенные каналы в одну подборку. Подписывайтесь на лучшие каналы, связанные с AI и IT в русском сегменте. Подписка в 1 клик: 👉 https://t.me/addlist/nmW1uPcTZVlkODIy

Новый уровень ИИ-агентов OpenAI выкатили линейку GPT-5.6, разделив ее на три режима: Luna, Terra и продвинутый Sol. "Новый ур
Новый уровень ИИ-агентов OpenAI выкатили линейку GPT-5.6, разделив ее на три режима: Luna, Terra и продвинутый Sol. "Новый уровень" — это именно Sol в режиме Ultra. Модель запускает группу автономных ИИ-агентов, которые сами делят задачу на части, распределяют роли и исправляют ошибки на ходу. Я проверял Sol, через поиск в сети и работу с базой данных. Попросил собрать лучшую базу каналов по AI | IT. Модель разделила задачу между тремя субагентами:
Первый собрал базу на основе моих подписок и похожих ресурсов в Telegram • Второй проверил этот список через TGStat на вовлеченность и качество. Третий объединил данные, убрал повторы и отсеял каналы с сомнительным контентом.
Понравилось, что процесс шел наглядно — в логах было видно, как агенты спорили между собой и отклоняли варианты друг друга из-за неуникального контента. Итоговый результат работы ИИ собрал в одну подборку. Уверен, каждый найдет для себя пользу:
• ИИ и технологии: фишки нейрогенерации, библиотеки промптов и вайб-кодинг. • Автоматизация: как внедрять нейросети в бизнес-процессы и экономить время. • IT и карьера: как развивать свои проекты, расти в грейде и выходить на топовые офферы.
Подписаться в 1 клик: 👉 https://t.me/addlist/QMPYUBikhOZlMDcy

Pro Microservices in .NET 10

Современная аналитика данных в Excel

Essentials of Big Data Analytics

Изучаем Data Science

BiteSize Python for Absolute Beginners

Learn C# Programming by Creating Games with Unity

Codebreaking

Объектно-ориентированное программирование на Java

Machine Learning for Tabular Data

ЯЗЫК C