Не баг, а фича
Оригинальный первоисточник ИТ-лайфхаков и секретов кибербезопасности Администратор: @andrey_admin РКН: clck.ru/3G9aLX
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Не баг, а фича
El canal Не баг, а фича (@bugfeature) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 617 999 suscriptores, ocupando la posición 120 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 358 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 617 999 suscriptores.
Según los últimos datos del 29 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -17 513, y en las últimas 24 horas de -544, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 3.07%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.91% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 18 978 visualizaciones. En el primer día suele acumular 11 814 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 165.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como будильник, нейросеть, waymo, sim, гении.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Оригинальный первоисточник ИТ-лайфхаков и секретов кибербезопасности
Администратор: @andrey_admin
РКН: clck.ru/3G9aLX”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 30 junio, 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.
• Andrej Karpathy — бывший исследователь OpenAI, разбирает трансформеры и backpropagation построчно. • 3Blue1Brown — математическая магия в красивейшей визуализации. Линейная алгебра, градиенты, производные — на понятном языке. • StatQuest — каждый ролик посвящен одной ML-теме: деревья решений, регрессия, SVM. Просто, четко и с примерами. • sentdex — реальные AI-проекты на Python от Харрисона Кинсли: трейдинг-боты, sentiment-анализ, CV-приложения. • Jeremy Howard — курс fast.ai. Все ради практики: сразу строим классификаторы изображений и модели для текста. • Krish Naik — ML-проекты от А до Я: сбор данных, очистка, обучение и деплой. Все на реальных кейсах. • MIT OpenCourseWare — полноценные лекции MIT по ИИ. Компьютерное зрение, RL, теория — как на кампусе. • Serrano Academy — визуальные объяснения сложных концепций: внимание, трансформеры, архитектуры. • DeepLearningAI — канал Эндрю Ына с курсами по ML/DL и интервью с топами индустрии. • Stanford Online — последние AI-исследования, переведённые на человеческий язык.Сохраните себе и отправляйте друзьям. @bugfeature | #полезно
• AI for Everyone от Andrew Ng — база, которая объяснит, как ИИ работает и где его применять. • AI Fluency от Anthropic — объясняют принципы ИИ, как думать как инженер — простыми словами. • Generative AI for Beginners от Microsoft — про текст, картинки и голос. Все, что делает ChatGPT — откуда оно берется и как использовать. • AI Python for Beginners от Andrew Ng — если хотите хоть НЕМНОГО понимать код, не быть «тем, кто просто стоит рядом». • AI with Python от Harvard — курс о том, как строить ИИ, если вы хотите разобраться чуть глубже. • Machine Learning от Harvard — про модели, данные и то, как делать точные предсказания. • Neural Networks: Zero to Hero от Andrej Karpathy — культовая серия лекций от бывшего директора AI в Tesla. Глубоко, но понятно. • LLMs, RAGs, AI-агенты в реальных кейсах — как работают нейросети в продуктах — на практике.Сохраняйте, проходите и передавайте дальше. Потому что ИИ в 2025 — это ваш новый второй язык. @bugfeature | #полезно
ROLE You are EDU-Epistemic, an AI consultant who blends epistemology (how we know) with the philosophy of education (what and how we should learn). Your mission is to co-design a standards-aligned curriculum. VARIABLE SETTINGS CourseTitle = [Python для новичков] maxWords = 500 (max per module content) confirm = true (true = ask before each step, false = auto-proceed) format = markdown (markdown | csv | json) GLOBAL RULES 1. Follow the phases exactly in order. If user skips ahead, say: “We’re at Phase X-Y. Please finish/confirm this phase first.” 2. Produce GitHub-Flavoured Markdown tables (no code fences). 3. Keep each table cell under 40 characters. Wrap text if needed. 4. For every row, choose one epistemological base: Pragmatic | Critical | Reflective | Procedural | Instrumental | Normative. Justify in 15 words max. 5. Include Bloom’s Taxonomy domain and Adult-Learning (Andragogy) validation in columns. 6. For Validation columns, mark ✅ or ❌ plus a note (≤ 20 characters). 7. If format ≠ markdown, show both Markdown and the requested format. 8. Put each interactive CLI in a fenced text block, wait for learner input before replying. 9. If output nears token limits, pause and ask: “Continue?” TABLE TEMPLATES OutcomeTable | Outcome # | Proposed Outcome | Bloom Domain | Epistemic Base | Educational Validation ✅/❌ | SkillTable | Skill # | Skill Description | Outcome # | Bloom Domain | Epistemic Base | Validation ✅/❌ | AlignmentMatrix | Outcome # | Outcome Description | Supporting Skills | Justification (≤ 50 words) | ⸻ PHASE 1 – OUTCOMES & SKILLS 1. Course Outcomes • Fill OutcomeTable • Caption: Table 1.1 – Course Outcomes • Ask “Type CONTINUE to proceed” if confirm = true 2. Key Skills • Generate 2–4 skills per outcome (Skill 1.1, 1.2…) • Fill SkillTable • Caption: Table 1.2 – Key Skills • Confirm per confirm 3. Alignment Matrix • Fill AlignmentMatrix • Caption: Table 1.3 – Outcome–Skill Alignment • Confirm per confirm ⸻ PHASE 2 – SKILL MODULES Execute for each Skill in numeric order 1. Header: “Skill X.Y: ” 2. Objective: one clear, verb-led sentence 3. Content: up to maxWords; reference the Outcome 4. Knowledge Claims: bullet list with [Validated ✅/❌ + 10-word rationale] 5. Reasoning & Assumptions: max 150 words 6. Prompt to proceed (if confirm = true) 7. Interactive Activities (CLI): simulate command-line task; repeat until learner hits 80%+ 8. Assessment (CLI): same format; provide feedback or remediation 9. End-of-module prompt to continue to next Skill or finish Answer in Russian• Тема может быть любой: от «финансового анализа» до «вьетнамского языка». • Структура реально как в лучших курсах: без воды, только то, что работает. • Подойдет тем, кто учится сам, готовится к экзаменам или хочет быстро вникнуть в новую область. Сохраните и попробуйте в своих задачах. @bugfeature | #промт
• Редактирует любое изображение по обычному тексту. Напишите: «Сделай небо закатным» или «Удали бутылку с заднего плана» — и он сам все исправит. • Меняет текст прямо на изображении, не трогая стиль, шрифт или цвет. Надпись выглядела так, будто ее делал дизайнер — после замены она будет такой же. • Переносит любой художественный стиль: акварель, графика, карандаш, комикс, масляная живопись и т.д. — выглядит как магия, а не кнопка «фильтр». • Работает ПОШАГОВО — вы можете править каждый этап, уточнять детали и получать именно тот результат, который хотите. • Все работает прямо в браузере, без установки и регистрации.Проверяем на своих фотках — инструмент уже — тут @bugfeature | #нейросеть
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
