Книжный куб
Рекомендации интересных книг, статей и выступлений от Александра Поломодова (@apolomodov), технического директора и эксперта в архитектуре (no ads in channel)
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Книжный куб
Channel Книжный куб (@book_cube) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 14 397 subscribers, ranking 2 584 in the Books category and 46 173 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 14 397 subscribers.
According to the latest data from 24 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 168 over the last 30 days and by 9 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 19.41%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 9.89% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 793 views. Within the first day, a publication typically gains 1 423 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 22.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as engineering, native, devex, devops, leadership.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Рекомендации интересных книг, статей и выступлений от Александра Поломодова (@apolomodov), технического директора и эксперта в архитектуре (no ads in channel)”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 25 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 Books category.
Совершенство достигнуто не тогда, когда нечего добавить, а тогда, когда нечего убратьВ итоге, если я слышу выступление, уложенное в такую рамку, то понимаю, что у компании есть стратегия и сотрудники понимают ее и могуть доступно объяснить. А это как мне думается и является ключом к успеху стратегии. Отдельно отмечу, что референсные визиты позволяют - Своими глазами увидеть происходящее в компании: в HQ, производственных помещениях (правда, покажут только публичную часть) - Получить информацию из первых рук: в референсных визитах спикеру часто можно задавать дополнительные вопросы для уточнения деталий (правда, не на все из которых они отвечают) - Провести сравнение: своей компании и той, в которую ты пришел с визитом (правда, тут надо быть осторожным и помнить про анекдот "Ну так и вы тоже говорите...") В любом случае, после такого референсного визита очень приятно сесть вечером спокойно с Perplexity и Chatgpt и дальше сделать кроссвалидацию информации, позадавать уточняющие вопросы, собрать нужную статистику для проверки гипотез и так далее. А на выходе получить в своей голове понимание того, как устроена компания и что полезного из этого можно извлечь:) #Management #Processes #Leadership #BusinessStory #Engineering #Software #Engineering
A primary goal for any assistance tool is to increase productivity. One metric we use to gauge the positive impact of our assistant on productivity is acceptance rate, the fraction of all code-review comments that are resolved by the assistant; this measures, out of all (non-automated) comments left by human reviewers, what fraction received an ML-suggested edit that the author accepted and applied directly to their changelist.Стата по каждому этапу выглядит сильно интереснее, чем просто 7.5% автоприемов suggest от всех комментариев.
Stage -- (%) of total -- (%) of previous step Incoming comments -- 100.0% -- 100.0% Confident predictions -- 49.0% -- 49.0% Accepted by reviewer -- 33.1% -- 63.6% Previewed by authora -- 10.7% -- 34.5% Applied by author -- 7.5% -- 69.5%Ну и шаг превью в этой стате не так значим как в первом варианте того, как они сделали эту фичу, там под табличкой такая аннотация идет
The concept of author preview is less significant in V2. The author automatically sees a small preview and can “click-to-view” full suggested edits. This full view either shows the “Apply“ button or informs about an edit that requires a three-way merge. Almost all not-applied previews in V2 denote an edit that required a three-way merge to be applied.Качественный фидбек по этой фиче звучал так
Early feedback about the assistant in internal message boards is enthusiastic, including characterizations such as “sorcery!”, “magic!”, “impressive”. Although the new version V2, in which suggested edits are presented as the reviewer is typing a comment, has only been deployed to 100% of the population for a relatively limited time, we have received delighted reports demonstrating that just the location and the initial sentiment of the reviewer’s comment can lead to helpful suggested edits, for both parties involved.Помимо результатов авторы статьи описали как они тюнили качество системы через тюнинг модели и тюнинг данных - Model tuning включал: fine-tuning DIDACTR модели, size tuning количества параметров в модели, уменьшение precision, тюнинг hyperparameters, тюнинг под языки программирования и финально preview для ревьюверов, что позволило еще нише сделать отсечку по precision - Data tuning включал: оффлайн датасет для оценки ограничили только single comment изменениях, тренировка на "done" комментариях, тренировка на синтетических задачках В общем, получился интересный whitepaper с описанием подхода ребят в Google и интересными практическими результатами. В последнем посте будут прилинкованы интересные картинки из этой статьи. #Software #AI #Engineering #Process #DevEx
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
