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 інструмент для пошуку зламаних email-адрес і паролів
H8Mail допомагає виявити, чи потрапила ваша електронна адреса в бази злитих даних. Він перевіряє вказану пошту у власних джерелах і повертає список можливих паролів, що були скомпрометовані
Якщо людина використовує один і той самий пароль у різних сервісах, з H8Mail можна швидко зрозуміти, які облікові записи теж опинилися під загрозою</Codu>
Ловіть інструмент для швидкого пошуку прихованих HTTP‑параметрів
Arjun допомагає знаходити невидимі параметри запитів у веб‑додатках, що особливо корисно в задачах інформаційної безпеки
З його допомогою можна швидко перебирати приховані поля та параметри в тілі запиту, виявляючи те, що зазвичай залишається «під капотом»
</Codu>
Корисна порада з DevTools для доступності
У Chrome можна емулювати різні особливості зору — наприклад, дальтонізм або розмитий фокус. Це швидкий спосіб перевірити, наскільки ваш інтерфейс зручний для людей, які бачать світ інакше
DevTools → Rendering → Emulate vision deficiencies
</Codu>
Шпаргалка з Java Collections Framework: колекції List (ArrayList, LinkedList, Vector, CopyOnWriteArrayList) для впорядкованих елементів, Set (HashSet, LinkedHashSet, TreeSet, EnumSet) для унікальних значень, Map (HashMap, LinkedHashMap, TreeMap, ConcurrentHashMap) для пар ключ-значення, Queue (LinkedList, PriorityQueue, ArrayDeque, BlockingQueue) для черг, а також базові операції з колекціями (Collections.sort(), Collections.reverse(), Collections.shuffle(), Collections.unmodifiableList()) і рекомендації щодо використання залежно від задачі
</Codu>
Repost from GitHub'er
sidekick.nvim — це ваш помічник на базі штучного інтелекту для Neovim, який інтегрує функцію Copilot LSP "Пропозиції для наступного редагування" з вбудованим терміналом для будь-якого інтерфейсу командного рядка з штучним інтелектом.
Переглядайте та застосовуйте зміни, спілкуйтеся з помічниками на базі ШІ та оптимізуйте процес написання коду, не виходячи з редактора.
Github'er
Project N.O.M.A.D — автономний офлайн-сервер знань з AI
Це повноцінна система, яка працює без інтернету, без хмари і без підписок — достатньо однієї команди для встановлення, і ти отримуєш 100% open-source та повністю безкоштовне рішення
Що всередині: • локальний AI-асистент на базі Ollama (повністю офлайн) • вся Wikipedia з пошуком • офлайн-карти потрібного регіону • медичні довідники та гайди • курси Khan Academy з відстеженням прогресу • інструменти шифрування та аналізу (CyberChef) • робота з документами + локальний RAGНайцікавіше — це можна зібрати як повністю автономну станцію: сонячна панель, акумулятор, міні-ПК і Wi-Fi точка. І все — власний сервер знань, який працює навіть у повному офлайні Споживання всього 15–65 Вт — підійде для дому, автодому або будь-яких автономних умов </Codu>
Шпаргалка з MCP, RAG та AI-агентів: MCP (Model Context Protocol) — стандартний спосіб підключення LLM до зовнішніх інструментів, API, баз даних і файлових систем через уніфікований протокол. RAG (Retrieval-Augmented Generation) — підхід, де модель отримує додаткові дані з баз знань (PDF, код, vector DB) перед генерацією відповіді. AI-агенти — системи на основі LLM, які можуть автономно приймати рішення, викликати інструменти, виконувати завдання, взаємодіяти з API та середовищем
</Codu>
Найшвидше зростаючі проєкти на GitHub за минулий тиждень:
1. msitarzewski/agency-agents (+23.2K stars)
повноцінне AI-агентство: від фронтенду до перевірки ідей
2. obra/superpowers (+19.2K stars)
фреймворк для роботи з AI-агентами з plug-and-play інструментами
3. 666ghj/MiroFish (+17.6K stars)
open-source рушій «роєвого інтелекту» для прогнозування
4. volcengine/OpenViking (+10.2K stars)
база контексту для AI-агентів: пам’ять,ресурси,навички
5. lightpanda-io/browser (+9.9K stars)
headless-браузер для AI та автоматизації,написаний на Zig
6. pbakaus/impeccable (+6.4K stars)
дизайн-система для більш цілісного AI-інтерфейсу
7. alibaba/page-agent (+6.2K stars)
JS-агент, який керує веб-інтерфейсами через звичайну мову
8. andrewyng/context-hub (+5.2K stars)
шар керування контекстом для AI-агентів
9. langchain-ai/deepagents (+4.9K stars)
agent-фреймворк із плануванням і підтримкою сабагентів
10. microsoft/BitNet (+4.8K stars)
фреймворк від Microsoft для 1-бітних LLM з мінімальними витратами ресурсів
</Codu>
Ловіть інструменти для роботи з AI-даними
Nomic — це платформа від Nomic AI для структуризації, візуалізації та аналізу великих обсягів неструктурованих даних у задачах штучного інтелекту
Особливості: • організовує тексти, зображення й ембеддинги • будує інтерактивні карти даних, якими можна ділитись • дозволяє миттєво шукати серед мільйонів об’єктів • автоматично кластеризує дані за семантичними темами • допомагає маркувати та очищати датасети • видаляє дублікати з текстів, зображень, відео й аудіо</Codu>
JavaCodeGeeks — корисний портал для Java-розробників
Велике ком’юніті, де регулярно публікують статті, туторіали, розбори технологій і приклади коду для Java та суміжного стеку
Матеріали підходять для розробників різного рівня — від початківців до досвідчених. Окрім статей, на сайті є повноцінні навчальні розділи
</Codu>
Шпаргалка зі структури директорій Linux: коренева директорія /, системні бінарні файли (/bin, /sbin), конфігураційні файли (/etc), бібліотеки (/lib), домашні каталоги користувачів (/home), каталог користувача root (/root), пристрої (/dev), процеси та файли ядра (/proc), файли завантаження системи (/boot), тимчасові файли (/tmp), змінні дані та логи (/var), користувацькі програми (/usr), додаткове програмне забезпечення (/opt), дані сервісів (/srv), точки монтування (/mnt, /media)
</Codu>
