Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
Codu - лампова IT спільнота
Closed channel
Прошивка для мозку програміста: гайди, меми, поради та інше🇺🇦 Для друга: https://t.me/+Q46QCA8BwsxhNDIy Зв'язок: @Ekater1na_admin
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Codu - лампова IT спільнота
Channel Codu - лампова IT спільнота in the Ukrainian language segment is an active participant. Currently, the community unites 13 656 subscribers, ranking 9 397 in the Technologies & Applications category and 4 403 in the Ukraine region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 13 656 subscribers.
According to the latest data from 04 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -40 over the last 30 days and by -2 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 22.90%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 11.43% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 3 128 views. Within the first day, a publication typically gains 1 561 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 26.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as шпаргалка, linux, застосунок, інтерфейс, протокол.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Прошивка для мозку програміста: гайди, меми, поради та інше🇺🇦
Для друга:
https://t.me/+Q46QCA8BwsxhNDIy
Зв'язок: @Ekater1na_admin”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 05 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.
13 656
Subscribers
-224 hours
-197 days
-4030 days
Data loading in progress...
Similar Channels
No data
Any problems? Please refresh the page or contact our support manager.
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
June '26
June '26
+8
in 0 channels
May '26
+118
in 9 channels
Get PRO
April '26
+64
in 1 channels
Get PRO
March '26
+84
in 4 channels
Get PRO
February '26
+32
in 2 channels
Get PRO
January '26
+24
in 1 channels
Get PRO
December '25
+103
in 5 channels
Get PRO
November '25
+125
in 8 channels
Get PRO
October '25
+125
in 7 channels
Get PRO
September '25
+116
in 5 channels
Get PRO
August '25
+56
in 6 channels
Get PRO
July '25
+67
in 5 channels
Get PRO
June '25
+45
in 3 channels
Get PRO
May '25
+397
in 3 channels
Get PRO
April '25
+313
in 1 channels
Get PRO
March '25
+229
in 6 channels
Get PRO
February '25
+101
in 6 channels
Get PRO
January '25
+296
in 8 channels
Get PRO
December '24
+1 727
in 3 channels
Get PRO
November '24
+658
in 7 channels
Get PRO
October '24
+259
in 10 channels
Get PRO
September '24
+348
in 4 channels
Get PRO
August '24
+1 563
in 15 channels
Get PRO
July '24
+867
in 5 channels
Get PRO
June '24
+350
in 12 channels
Get PRO
May '24
+127
in 4 channels
Get PRO
April '24
+965
in 10 channels
Get PRO
March '24
+1 243
in 14 channels
Get PRO
February '24
+537
in 3 channels
Get PRO
January '24
+1 177
in 7 channels
Get PRO
December '23
+1 339
in 10 channels
Get PRO
November '23
+2 490
in 28 channels
Get PRO
October '23
+4 769
in 33 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 05 June | 0 | |||
| 04 June | +1 | |||
| 03 June | +1 | |||
| 02 June | +3 | |||
| 01 June | +3 |
Channel Posts
Шпаргалка по Logistic Regression у Machine Learning: Logistic Regression — алгоритм для задач бінарної класифікації, Sigmoid Function — перетворює будь-яке значення у ймовірність від 0 до 1, Probability Prediction — оцінка ймовірності належності об'єкта до певного класу, Loss Function — функція втрат для оцінки якості моделі та пошуку оптимальних параметрів, Binary Cross-Entropy (Log Loss) — основна функція втрат для логістичної регресії, Gradient Descent — алгоритм оптимізації для мінімізації помилки моделі, Hypothesis Function — математична модель для прогнозування класу, Model Evaluation — оцінка якості через Confusion Matrix, ROC Curve та AUC, Model Assumptions — припущення моделі щодо даних, лінійності логарифма шансів і незалежності ознак, Binary Classification — класифікація об'єктів між двома класами на основі ймовірностей
</Codu>
| 2 |  Відмінний локальний LLM
Якщо ви хочете розгорнути велику мову модель локально, легко потонути в купі інструментів і гайдів. То Ollama, то vLLM, плюс десятки фреймворків для дообучення. В результаті важко зрозуміти, за що братися і який стек взагалі працює.
Випадково натрапив на GitHub-проект Awesome local LLM. По суті, це енциклопедія по запуску LLM локально. Підбірка дуже повна і при цьому добре структурована, допомагає швидко розкласти весь стек по полицям.
Всередині є розділи по платформам інференсу, движкам інференсу, UI, самим мовним моделям, інструментам для розробки і ще десяток категорій. Плюс поради по вибору заліза і корисні туторіали.
У кожного проекту вказана кількість GitHub Stars і короткий опис, так що можна швидко оцінити популярність і зрозуміти, для чого він потрібен. Також зібрані навчальні ресурси, включаючи YouTube-гайди і огляди заліза.
Якщо плануєте збирати локальне середовище під LLM або шукаєте open source інструменти під конкретні завдання, цю підбірку точно варто зберегти.
⭐️ Stars: 613
➡️ Лінк на GitHub
Github'er | 1 374 |
| 3 |  На GitHub є популярний список курсів, який багато самоучок вважають альтернативою класичному бакалаврату з комп’ютерних наук
У ньому зібрані безкоштовні курси від провідних університетів (MIT, Стенфорд, Принстон та інші), вибудувані у логічну навчальну траєкторію — від базових тем до просунутого рівня
Покриває все ключове: програмування, математику, системи, алгоритми та прикладні напрями. Для кожного курсу вказані години навчання, рівень складності та необхідні знання — щоб було легше орієнтуватися і не губитися
</Codu> | 1 775 |
| 4 |  Якщо працюєш із мережевим трафіком, зверни увагу на Termshark — TUI-інтерфейс для TShark, який дозволяє зручно аналізувати пакети без жодного GUI. Особливо корисно на серверах та під час віддаленої діагностики
Особливості:
• написаний на Go і збирається в один виконуваний файл для всіх основних платформ
• інтерфейс нагадує Wireshark, тож інструменти інспектування пакетів одразу знайомі
• дозволяє аналізувати трафік прямо на віддаленій системі без необхідності тягнути pcap-файли на локальну машину
</Codu> | 1 896 |
| 5 |  Робочий процес після того, як закінчилися всі токени Claude Code
</Codu> | 2 375 |
| 6 |  Як зрозуміти основні мови програмування за 12 хвилин
У відео коротко та просто пояснюються популярні мови програмування: Python, JavaScript, Java, C, C++, Rust, SQL, HTML і CSS. Автор розповідає, де використовують кожну мову та чим вони відрізняються — від веброзробки до системного програмування й ШІ
</Codu> | 2 002 |
| 7 |  ⚡️ У Telegram-каналі Владислава Фурдака - практичні поради ринку IT, прокачки LinkedIn, проходженню співбесід, system design, AI, та всього що допоможе підвищувати заробіток. | 2 047 |
| 8 | Навчання через реальні проєкти
Це репозиторій, у якому зібрані практичні гіди: замість теорії — повноцінні проєкти, які можна реалізувати з нуля
Всередині — десятки ідей різного рівня складності, зокрема для C++ і C#, включаючи задачі з файлами, мережевою взаємодією, графікою, багатопоточністю та іншими практичними кейсами
</Codu> | 2 194 |
| 9 | Компанії, що роблять ставку на ШІ замість розробників, виглядають десь так
</Codu> | 2 453 |
| 10 |  Open-source набір із 54 анімацій завантаження у CLI-стилі, повністю реалізованих на тексті — без нативних залежностей
Що всередині:
• 4 категорії: Braille, ASCII, стрілки та Emoji
• працює лише на Text і setInterval
• без нативних модулів
• можна просто скопіювати готовий компонент
</Codu> | 2 326 |
| 11 | Tutorial Republic — практичний довідник з JavaScript
Що всередині:
• покрокові пояснення тем
• приклади, які можна одразу запускати
• інтерактивні демо для кращого розуміння
• швидкий пошук рішень під конкретні задачі
</Codu> | 2 296 |
| 12 |  Корисні гарячі клавіші у VS Code
Ctrl + Shift + K — повністю видаляє поточний рядок
Shift + Alt + F — швидко форматує код і робить його читабельнішим
Ctrl + D — дозволяє редагувати однакові фрагменти коду одночасно
</Codu> | 2 375 |
| 13 |  Відчуття, ніби все навколо написане на Java
</Codu> | 2 327 |
| 14 | Шпаргалка по способах отримання оновлень у вебдодатках: Polling — клієнт регулярно надсилає запити до сервера через певний інтервал часу, Long Polling — сервер тримає HTTP-запит відкритим до появи нових даних або timeout, SSE (Server-Sent Events) — сервер постійно стрімить оновлення клієнту через одне з’єднання в режимі one-way stream, Webhook — сервер сам надсилає HTTP-запит клієнту при виникненні події, HTTP requests — основа взаємодії між клієнтом і сервером через GET/POST запити, Event Stream — безперервний потік подій у реальному часі, Real-time communication — механізми для миттєвого отримання даних у застосунках, Use cases — polling для перевірки статусів, long polling для чатів, SSE для стрімінгу AI-відповідей, webhook для payment notifications та автоматичних тригерів
</Codu> | 1 |
| 15 | Шпаргалка по HTTP/2 та HTTP/3: HTTP/2 — працює поверх TCP та використовує multiplexing для кількох потоків в одному з’єднанні, TCP connection — спільне з’єднання для передачі всіх HTTP/2 stream, Head-of-Line Blocking — втрата одного TCP-пакета блокує всі потоки одночасно, HTTP/3 — працює поверх QUIC (UDP) та використовує незалежні streams, QUIC connection — сучасний транспортний протокол із швидшим recovery та меншою затримкою, Independent streams — кожен потік обробляється окремо без блокування інших, Packet loss handling — у HTTP/3 втрата пакета впливає лише на один stream, Multiplexing — паралельна передача кількох потоків даних через одне з’єднання, TCP vs QUIC — порівняння класичного транспортного протоколу TCP та нового QUIC для швидшої й стабільнішої роботи вебзастосунків
</Codu> | 2 518 |
| 16 |  Ловіть інструмент для спільних дошок та швидкого прототипування
Tldraw — це цифрова whiteboard-платформа та SDK, що дає змогу створювати застосунки з безкінечним полотном і миттєвою спільною роботою
Побудована повністю на React, вона підтримує медіа, інтерактивні елементи та вбудовані вебсторінки — зручно як для командної роботи, так і для створення власних інструментів
</Codu> | 2 596 |
| 17 |  Знайшов репозиторій, у якому зібрані гіди з акцентом на реальні проєкти замість сухої теорії — усе можна реалізувати з нуля
Всередині — десятки ідей для практики, проєкти різного рівня складності, приклади на C++ і C#, а також задачі з роботою з файлами, мережею, графікою та багатопоточністю
</Codu> | 4 513 |
| 18 |  Знайшов інфраструктуру для AI-агентів
OpenHarness — це open-source рішення, яке надає легку основу для розробки агентів: інструменти, пам’ять і механізми взаємодії між ними
Що пропонує:
• проста та гнучка архітектура
• підтримка 40+ інструментів і плагінів
• система керування та прав доступу
• контекст і пам’ять для кращої роботи агентів
• координація між кількома агентами
</Codu> | 2 810 |
| 19 |  Усе одно ніхто не повірить
@itmemeua | 2 539 |
| 20 | Створення гри на Java без попереднього досвіду
У відео автор крок за кроком демонструє процес розробки гри: від генерації ідеї та малювання вікна до додавання звуків, музики та інтерактивних елементів
</Codu> | 4 489 |
