en
Feedback

Don't get caught by a cheater! Telemetrio finds and tags such channels 👉 If you want to see the tag, subscribe

Codu - лампова IT спільнота

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 12 993 subscribers, ranking 9 752 in the Technologies & Applications category and 4 680 in the Ukraine region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 12 993 subscribers.

According to the latest data from 12 November, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -137 over the last 30 days and by -3 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 20.28%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 11.59% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 2 636 views. Within the first day, a publication typically gains 1 506 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 23.
  • 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 13 November, 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.

Buy Ad
12 993
Subscribers
-324 hours
-227 days
-13730 days
Posts Archive
Усі кажуть: «Знайди роботу з досвідом». Але ніхто не каже: «Де взяти досвід, якщо HR не пускає тебе далі автоматичного листа
Усі кажуть: «Знайди роботу з досвідом». Але ніхто не каже: «Де взяти досвід, якщо HR не пускає тебе далі автоматичного листа відмови». UA SKILLS - це твій легальний чит-код та соціальний ліфт, який дозволяє обійти бюрократію найму. Тут твій код потрапляє відразу на стіл до техлідів та сеньйорів, оминаючи стіну нескінченних HR-фільтрів. Ми відкрили реєстрацію на новий інженерний турнір. Поріг входження цього разу знижено, завдання доступне, але аудит коду від журі буде максимально жорстким. Що на кону: 💰 Призовий фонд $5 000: Буде рівно 5 абсолютних переможців. Без жодних відсотків чи плутаних схем — кожен з п'яти забирає по $1 000 чистого кешу. ⚡️ Вхід у закрите ком'юніті: Ти потрапляєш у середовище інженерів, які реально шарять. Це твій шанс знайти ментора, зібрати команду або захантити контакти тих, на кого хочеться рівнятися. 🛠 Технічний аудит: Повний розбір твоїх помилок та фідбек від сеньйорів отримає абсолютно кожен учасник конкурсу.
Призери минулого сезону цього разу відпочивають на лаві глядачів, тож шанси на топ вільні як ніколи.
Часу обмаль, хакни систему найму: 👉 ПОСИЛАННЯ НА РЕЄСТРАЦІЮ

Здається, Claude час на ребрендинг
Здається, Claude час на ребрендинг </Codu>

Ловіть практичний гайд із проєктування ML-систем Практичний посібник від Chip Huyen, присвячений створенню масштабованих ML-с
Ловіть практичний гайд із проєктування ML-систем Практичний посібник від Chip Huyen, присвячений створенню масштабованих ML-систем, готових до роботи в продакшені Книга охоплює весь цикл розробки: роботу з даними, архітектуру, MLOps, інфраструктуру та ключові інженерні рішення, необхідні для побудови надійних і продуктивних систем машинного навчання </Codu>

Шпаргалка по Tokens та API Keys: Tokens (JWT) — тимчасові токени автентифікації, що містять дані користувача (claims), мають
Шпаргалка по Tokens та API Keys: Tokens (JWT) — тимчасові токени автентифікації, що містять дані користувача (claims), мають термін дії та можуть перевірятися без звернення до бази даних, API Keys — довготривалі ключі для ідентифікації застосунків і сервісів, які використовуються для доступу до API, Token Flow — користувач проходить автентифікацію, сервер створює JWT, клієнт зберігає токен і надсилає його в кожному запиті, API Key Flow — розробник отримує API Key, додає його до запитів, а сервер перевіряє дійсність ключа перед наданням доступу, Порівняння — JWT підходять для автентифікації користувачів і статeless-систем, тоді як API Keys призначені для автентифікації застосунків, інтеграцій і взаємодії між сервісами </Codu>

Більше, ніж Notion і Miro Потужний open-source простір для роботи, який поєднує планування, створення контенту, керування знаннями та організацію інформації в одному місці Платформа підтримує вікі, базу знань, презентації, цифрові активи та інші будівельні блоки, з яких можна створити власну систему для роботи й командної співпраці </Codu>

Коментарі раптово стали підозрілими
Коментарі раптово стали підозрілими </Codu>

Що таке Service Discovery у контексті мікросервісів?
Anonymous voting

Linux може читати мережеві пакети майже напряму У Linux можна відкрити raw socket і отримувати пакети, які надходять на мереж
Linux може читати мережеві пакети майже напряму У Linux можна відкрити raw socket і отримувати пакети, які надходять на мережевий інтерфейс, без Wireshark, libpcap чи інших утиліт
Простий приклад: • створює AF_PACKET socket • запитує в ядра всі Ethernet-пакети через ETH_P_ALL • читає їх у циклі за допомогою recvfrom • виводить розмір кожного отриманого пакета
Фактично програма каже ядру: «Передавай мені все, що бачить мережева карта» — і Linux це робить Такий підхід допомагає зрозуміти, що Wireshark не "чарівний" — він також отримує сирий мережевий трафік від системи, а потім лише аналізує й відображає його у зручному вигляді Замість звичного рівня HTTP → TCP → socket, raw socket дозволяє працювати значно нижче — Ethernet → IP → TCP/UDP → payload, відкриваючи доступ до заголовків, службових даних і всього мережевого трафіку </Codu>

Каталог open-source проєктів Платформа з великою кількістю open-source проєктів, де учасники спільноти публікують свої роботи. Ви можете використовувати готові рішення або долучитися до їх розробки Для зручного пошуку доступні фільтри за категоріями, темами та нещодавніми оновленнями, тож знайти проєкт можна практично для будь-яких потреб Документація

А може, на Rust переписати?
А може, на Rust переписати? </Codu>

Шпаргалка по AI Coding Agents: Claude Code — CLI-агент для складних багатофайлових проєктів на базі Claude Sonnet/Opus, Codex
Шпаргалка по AI Coding Agents: Claude Code — CLI-агент для складних багатофайлових проєктів на базі Claude Sonnet/Opus, Codex — агент від OpenAI для автономної роботи з кодом і фонових задач із підтримкою великого контексту, Cursor Agent — вбудований в IDE агент із підтримкою кількох LLM для щоденного програмування, Gemini CLI — безкоштовний CLI-агент від Google для роботи з кодом і автоматизації через Gemini Flash/Pro, Deepagents — open-source агент із підтримкою будь-яких LLM, SDK і CLI для створення власних пайплайнів, Порівняння — відрізняються інтерфейсом, рівнем автономності, розміром контексту, відкритістю, вартістю та найкращими сценаріями використання </Codu>

Meilisearch — надшвидкий пошуковий рушій з REST API, який легко інтегрується в сайти та застосунки для реалізації миттєвого п
Meilisearch — надшвидкий пошуковий рушій з REST API, який легко інтегрується в сайти та застосунки для реалізації миттєвого пошуку Підтримує пошук із виправленням помилок, фільтри, фасети, синоніми, геопошук і гібридний семантичний пошук. Встановлюється одним бінарним файлом або через Docker, має SDK для більшості мов програмування, підтримує шардинг і інтеграцію з LangChain та MCP для AI-сценаріїв </Codu>

Твій синдром самозванця щодня шепоче, що ти ще «не готовий до серйозних проєктів». А HR-и підливають олії у вогонь, просто іг
Твій синдром самозванця щодня шепоче, що ти ще «не готовий до серйозних проєктів». А HR-и підливають олії у вогонь, просто ігноруючи відгуки на вакансії через брак комерційного досвіду. UA SKILLS пропонує хакнути цю систему. Це майданчик для демонстрації реального результату техлідам напряму, оминаючи рекрутерів. Ми оголосили старт нового конкурсу. Рівень завдань адаптували так, щоб Junior+ міг показати свій потенціал, але оцінювати кожну стрічку коду будемо під мікроскопом. Чому тобі варто бути тут: 1. Реальний офер проти реального кешу: Поки ринок штормить, ми робимо конкурс із серйозним бюджетом. Загальний фонд — $5 000. П'ять найкращих інженерів отримають по $1 000 кожен. 2. Інженерний нетворкінг: Ти залітаєш у ком'юніті людей, які глибоко шарять у технологіях. Тут знаходять менторів, обговорюють архітектуру та стежать за кращими в індустрії. 3. Абсолютна прозорість: Ми врахували весь зворотний зв’язок минулого сезону. Система перевірки повністю оновлена. До того ж, лідери минулого турніру цього разу не номінуються - твій шлях до призового місця повністю відкритий. 4. Фідбек: Розгорнутий технічний розбір твоєї роботи гарантовано отримає кожен розробник, який надішле проєкт. Деталі та саме технічне завдання стануть доступними після реєстрації. Припини чекати оферів з неба, покажи свій код у ділі: 👉 КЛАЦ І ТИ ВЖЕ НА КОНКУРСІ

Які існують види інтеграційного тестування? Основні підходи: Big Bang — перевірка всіх компонентів одночасно, Top-Down — тестування зверху вниз, Bottom-Up — з нижніх модулів догори, Incremental — поетапне об'єднання компонентів, а Sandwich поєднує підходи Top-Down і Bottom-Up </Codu>

Налаштовуємо Bash Добірка налаштувань для командного рядка Bash з великим вибором тем, елементів оформлення та гнучким налашт
Налаштовуємо Bash Добірка налаштувань для командного рядка Bash з великим вибором тем, елементів оформлення та гнучким налаштуванням кольорів. Допоможе зробити консоль не лише красивішою, а й зручнішою для щоденної роботи </Codu>

Ось як зараз виглядає розробка B2B SaaS @itmemeua

Добірка лекцій з AI Пориньте у світ Deep Learning, Machine Learning, Reinforcement Learning, Computer Vision та NLP. Добірка
Добірка лекцій з AI Пориньте у світ Deep Learning, Machine Learning, Reinforcement Learning, Computer Vision та NLP. Добірка лекцій допоможе як розібратися з основами, так і поглибити знання в сучасних напрямках штучного інтелекту </Codu>

Шпаргалка по Data Agent: Offline Data Prep — підготовка й індексація внутрішніх даних, знань і попередніх діалогів, Embedding
Шпаргалка по Data Agent: Offline Data Prep — підготовка й індексація внутрішніх даних, знань і попередніх діалогів, Embeddings — перетворення запитів у векторні представлення для пошуку, Context Assembly — пошук релевантних таблиць, документів і пам'яті та формування контексту, Runtime Workflow — виконання запиту з використанням зібраного контексту, Agentic Loop — взаємодія моделі з інструментами до отримання результату, Tools — доступ до баз знань, метаданих, сховищ даних і внутрішніх сервісів, Data & Systems — інтеграція з Data Warehouse, Data Lake, Spark, Airflow та каталогами метаданих </Codu>

Занадто знайомо JavaScript
Занадто знайомо JavaScript