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GitHub Trends

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See what the GitHub community is most excited about today. A bot automatically fetches new repositories from https://github.com/trending and sends them to the channel. Author and maintainer: https://github.com/katursis

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El país no está especificadoTecnologías y Aplicaciones11 174

📈 Análisis del canal de Telegram GitHub Trends

El canal GitHub Trends (@githubtrending) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 10 999 suscriptores, ocupando la posición 11 174 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 10 999 suscriptores.

Según los últimos datos del 11 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 186, y en las últimas 24 horas de 3, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 5.53%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.61% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 608 visualizaciones. En el primer día suele acumular 287 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 1.
  • Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como linux, workflow, setup, claude, command.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
See what the GitHub community is most excited about today. A bot automatically fetches new repositories from https://github.com/trending and sends them to the channel. Author and maintainer: https://github.com/katursis

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 12 julio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.

10 999
Suscriptores
+324 horas
+357 días
+18630 días
Archivo de publicaciones
#cplusplus #android #c_plus_plus #cuberite #linux #lua #minecraft #plugins #raspberry_pi #server #windows https://github.com/cuberite/cuberite

#css #application_security #aws_security #azure_security #free #opensource #penetration_testing #pentesting https://github.com/appsecco/breaking-and-pwning-apps-and-servers-aws-azure-training

#python #3d_photo #novel_view_synthesis https://github.com/vt-vl-lab/3d-photo-inpainting

#javascript #nodejs #peer_to_peer #video_call #video_chat #webrtc https://github.com/ianramzy/decentralized-video-chat

#jupyter_notebook #altair #analytics #covid_19 #covid_data #covid19 #data_science #data_visualisation #fastai #fastpages #github_actions #github_pages #jupyter #matplotlib #nteract #papermill #pymc3 #python https://github.com/github/covid19-dashboard

#jupyter_notebook #augmentation #data_augmentation #data_science #feature_engineering #feature_extraction #machine_learning #tabular_data #time_series https://github.com/firmai/deltapy

#python #joint_detection_and_tracking #multi_object_tracking #one_shot_tracker #real_time https://github.com/ifzhang/FairMOT

#javascript #electron #jitsi #jitsi_meet #video_conferencing #webrtc https://github.com/jitsi/jitsi-meet-electron

#html #artificial_intelligence #automl #azure_ml #best_practices #deep_learning #demand_forecasting #dilated_cnn #forecasting #hyperparameter_tuning #jupyter_notebook #lightgbm #machine_learning #model_deployment #prophet #python #r #retail #statistical_models #tidyverse #time_series https://github.com/microsoft/forecasting

#javascript #functional_programming #reactive_programming #tutorial https://github.com/MostlyAdequate/mostly-adequate-guide