Python/ django
по всем вопросам @workakkk @itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - 📚 @pythonlbooks РКН: clck.ru/3FmxmM
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Python/ django
El canal Python/ django (@pythonl) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 58 544 suscriptores, ocupando la posición 2 245 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 10 310 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 58 544 suscriptores.
Según los últimos datos del 27 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -144, y en las últimas 24 horas de -5, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.85%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.98% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 014 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 744 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 20.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como github, claude, контекст, архитектура, api.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“по всем вопросам @workakkk
@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - 📚
@pythonlbooks
РКН: clck.ru/3Fm...”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 28 octubre, 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.
import — без действий пользователя
Что делает malware:
• крадёт SSH-ключи, токены, .env, криптокошельки
• шифрует и отправляет данные на сервер злоумышленников
• закрепляется в системе (persistency)
• может распространяться дальше по инфраструктуре
Это не просто вредоносный пакет - это полноценаая атака:
1. Сначала взломали Trivy (инструмент безопасности)
2. Через него украли токены CI/CD
3. Затем заразили npm (CanisterWorm)
4. Потом PyPI (LiteLLM, telnyx и др.) :contentReference[oaicite:2]{index=2}
👉 Один заражённый пакет = полный доступ к инфраструктуре
Теперь правило №1:
• фиксируй версии (pin dependencies)
• проверяй хэши
• не доверяй последним релизам вслепую
Это уже не баги.
Это война за supply chain.
https://www.aikido.dev/blog/telnyx-pypi-compromised-teampcp-canisterworm
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
@pythonlНа встрече обсудим: — какой трек выбрать и как выстроить карьеру в разработке — какую роль играет ИИ в программировании — как устроена программа и чему вы научитесь — как проходит обучение и как его совмещать с работой — как поступить: вступительные испытания и ключевые датыПодключайтесь онлайн 8 апреля в 19:00 мск. → Зарегистрироваться на ДОД
На вершине 3 директора (креативный, технический и продюсер), работающие на модели Opus.
Уровнем ниже 8 руководителей отделов на Sonnet: геймдизайнер, ведущий программист, арт-директор, директор по звуку, нарративный директор и другие.
Третий уровень - специалисты на Sonnet и Haiku: от геймплэй-программиста и дизайнера экономики до DevOps-инженера и специалиста по доступности.Агенты взаимодействуют по четкому протоколу: вертикальная делегация задач сверху вниз, горизонтальные консультации между агентами одного уровня, эскалация конфликтов к общему руководителю. Каждый агент работает строго в границах своего домена и не модифицирует чужие файлы без явного поручения. Помимо агентов, шаблон включает 37 команд, покрывающих весь цикл разработки: планирование спринтов, ревью кода и дизайна, аудит ассетов, генерацию идей, подготовку к релизу. Отдельная категория - командные воркфлоу, которые координируют работу нескольких агентов над конкретной фичей: боевой системой, нарративом, интерфейсом или звуком. Параллельно работают 8 хуков, привязанных к событиям git и жизненному циклу сессии. Они срабатывают автоматически: валидируют коммиты на захардкоженные значения и корректность данных, предупреждают о пушах в защищённые ветки, подгружают контекст текущего спринта при старте и фиксируют результаты при завершении. Ещё один слой - 11 правил, привязанных к путям в проекте. Они применяются при редактировании файлов в соответствующих директориях и задают стандарты для каждой зоны кодовой базы. 🟡Это не автопилот. Агенты задают вопросы, предлагают несколько вариантов с плюсами и минусами, показывают черновик. Но финальное решение всегда за человеком, ничего не фиксируется без его одобрения. 🟡Шаблон работает с Godot 4, Unity и Unreal Engine 5. Для каждого предусмотрен свой лид-агент с набором суб-специалистов: у Godot это GDScript, шейдеры и GDExtension, у Unity - DOTS/ECS, VFX и UI Toolkit, у Unreal - GAS, Blueprints и Replication. Проект открыт к кастомизации: агентов можно добавлять и удалять, промпты редактировать, хуки - перенастраивать. 📌Лицензирование: MIT License. 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Vibecoding #Gamedev #Claude
▶️Автоматизация: готовые и доступные ИИ-инструменты, RAG без боли, AI-workflows и DevOps-агент в облаке. ▶️Проектирование ИИ-систем: мультиагентная архитектура и кейсы компаний. ▶️Работа с данными: обработка real-time данных, управляемые базы данных, интеграция Spark и ИИ. ▶️Разработка приложений в облаке: автоматизация рутины, DevOps-инструменты и защита приложений.А еще в программе есть воркшопы: берите ноутбук и решайте прикладные задачи под руководством экспертов Cloud.ru. Конференция бесплатная, но места ограничены. 👉Успейте зарегистрироваться👈
