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 13 602 subscribers, ranking 9 443 in the Technologies & Applications category and 4 427 in the Ukraine region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 13 602 subscribers.
According to the latest data from 16 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -92 over the last 30 days and by -1 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 21.66%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 11.81% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 946 views. Within the first day, a publication typically gains 1 606 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 24.
- 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 17 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.
13 602
Subscribers
-124 hours
-357 days
-9230 days
Posts Archive
Ловіть календар податків для ФОП🗓️
👉 до 20 квітня — усім групам ФОП сплатити ЄСВ за 1 квартал 2026 року
👉 до 11 травня — ФОП 3 групи подати податковий розрахунок за найманих працівників (форма №1ДФ) за 1 квартал
👉 до 20 травня — ФОП 3 групи сплатити:
— єдиний податок (ЄП) — 5% від доходу
— військовий збір (ВЗ) — 1% від доходу
Для зручної сплати податків рекомендуємо сервіс Вчасно.Звіт. Він нагадує про дати сплати податків, автоматично готує та подає звіти до ДПС та синхронізується з банками.
📲 Переходьте за посиланням на безкоштовний тариф.
Ловіть календар податків для ФОП🗓️
👉 до 20 квітня — усім групам ФОП сплатити ЄСВ за 1 квартал 2026 року
👉 до 11 травня — ФОП 3 групи подати податковий розрахунок за найманих працівників (форма №1ДФ) за 1 квартал
👉 до 20 травня — ФОП 3 групи сплатити:
— єдиний податок (ЄП) — 5% від доходу
— військовий збір (ВЗ) — 1% від доходу
Для зручної сплати податків рекомендуємо сервіс Вчасно.Звіт. Він нагадує про дати сплати податків, автоматично готує та подає звіти до ДПС та синхронізується з банками.
📲 Переходьте за посиланням на безкоштовний тариф.
Шпаргалка про Agent Skills: як працює агент від запиту до результату — User Query — користувач ставить задачу (наприклад, “проаналізуй дані”), Prompt + Skill Index — система формує запит, додаючи системний промпт і метадані доступних скілів, Reason & Select Skill — LLM аналізує запит і вирішує, який саме скіл потрібен, Load Skill — обраний скіл (з інструкціями та скриптами) підвантажується в контекст, Skill Execution — модель використовує цей скіл для виконання задачі, Final Output — агент повертає готовий результат користувачу
</Codu>
AutoHotkey — інструмент і мова скриптів для автоматизації рутинних завдань у Windows та створення власних комбінацій клавіш
Можливості: • симулювати дії клавіатури, миші та джойстика • запускати програми та змінювати їхній інтерфейс • керувати вікнами, файлами та папками • працювати з буфером обміну та реєстром • створювати автозаміни тексту • розробляти форми, меню та інтерфейси через GUI • переназначати клавіші й кнопки на клавіатурі, миші чи джойстику12.1k stars </Codu>
Linux 7.0 став швидшим і чистішим
Команда на чолі з Лінус Торвальдс взялась за масштабне прибирання легасі-коду, який накопичувався роками. Багато застарілого просто видалили — і в результаті система стала простішою, легшою та швидшою
Що оновили: • XFS серйозно покращили — більше надійності та стабільності під навантаженням • робота з пам’яттю прискорилась приблизно на 20%, мережевий стек теж став стабільнішим • швидший старт контейнерів завдяки оптимізаціям у open_tree • більше гнучкості в Kconfig (можна навіть змінити логотип) • краща підтримка заліза — AMD і Intel працюють ефективнішеГоловне тут не просто нові фічі, а загальний напрямок: ядро поступово позбавляється технічного боргу й стає більш передбачуваним та оптимізованим під сучасні задачі </Codu>
Шпаргалка з сучасних систем зберігання даних: Primary Storage — швидка пам’ять для роботи процесора (CPU cache L1/L2/L3, RAM — DRAM/SRAM, а також persistent memory типу NVMe/NVDIMM), Local Storage — фізичні носії для зберігання даних (HDD, SSD, USB-накопичувачі, SD-карти, оптичні диски, магнітні стрічки), Networked Storage — мережеві системи зберігання (SAN, NAS, object storage, distributed file systems), Cloud Storage — хмарні сервіси з різними моделями (block storage, object storage, file storage; приклади: Amazon Web Services S3/EBS, Microsoft Azure Blob/Disks/Files, Google Cloud Platform Cloud Storage/Persistent Disk/Filestore), Cloud Databases — хмарні бази даних (реляційні: SQL-сервіси типу RDS, Azure SQL, Cloud SQL; NoSQL: DynamoDB, Bigtable, Cosmos DB)
</Codu>
Al-Khaser — open-source інструмент для тестування антивірусів
Імітує поведінку шкідливого ПЗ, щоб перевірити, наскільки ефективно системи захисту виявляють та блокують підозрілі дії
6.9k stars
</Codu>
Шпаргалка з патернів проєктування агентних AI-систем: Reflection Pattern — модель спочатку генерує відповідь, а потім сама її аналізує й покращує через ітерації, Tool Use Pattern — LLM викликає зовнішні інструменти (API, бази даних) для отримання точніших результатів, ReAct Pattern — поєднує “мислення” (reasoning) і дії (actions), дозволяючи моделі взаємодіяти з середовищем, Planning Pattern — система спочатку розбиває задачу на підзадачі й виконує їх поетапно, Multi-agent Pattern — кілька агентів із різними ролями (наприклад, PM, DevOps, розробник) співпрацюють між собою для вирішення складної задачі
</Codu>
Repost from GitHub'er
VIBE
Зараз агенти ШІ все краще пишуть код, але запускати їх безпосередньо на локальній машині завжди трохи тривожно.
Особливо в режимі автозапуску — страшно, що ШІ випадково видалить важливі файли або отримає доступ до приватних даних.
Нещодавно на GitHub я натрапив на Vibe — проект з відкритим кодом для macOS, який запускає надшвидку віртуальну машину Linux у пісочниці.
Головні переваги: відсутність конфігурації, ізоляція за <10 секунд, можна спокійно "замкнути" ШІ в клітці.
Підтримується точний контроль доступу до файлів: ШІ бачить лише поточний проект, а всі інші чутливі каталоги повністю ізольовані.
Написано на Rust, використовує власну віртуалізацію Apple, безпечніше Docker і при цьому майже не навантажує ресурси.
Якщо часто користуєтеся Claude Code та подібними генераторами коду, але не хочете псувати локальне середовище — легкий і надійний варіант.
📁 Мова: #Rust 95.8%
⭐️ Зірки: 518
➡️ Посилання на GitHub
Github'er
MCP вирішує головну проблему Claude Code
Усі знають, що Claude Code відстає у UI-дизайні. Тому з’явився MCP — вбудований AI-інструмент, який дозволяє Claude одразу створювати дизайн і вставляти його в код
Тепер не потрібно постійно перемикатися між платформою для дизайну та редактором — все генерується і відразу інтегрується в кодову базу
</Codu>
