[PYTHON:TODAY]
Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно! Приват: https://boosty.to/pythontoday YouTube: https://clck.ru/3LfJhM Канал админа: @akagodlike Чат: @python2day_chat Сотрудничество: @web_runner Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram [PYTHON:TODAY]
El canal [PYTHON:TODAY] (@python2day) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 64 156 suscriptores, ocupando la posición 2 042 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 9 505 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 64 156 suscriptores.
Según los últimos datos del 07 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 196, y en las últimas 24 horas de 0, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 16.22%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 9.48% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 10 408 visualizaciones. En el primer día suele acumular 6 081 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 64.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como github, soft, install, pip, docker.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно!
Приват: https://boosty.to/pythontoday
YouTube: https://clck.ru/3LfJhM
Канал админа: @akagodlike
Чат: @python2day_chat
Сотрудничество: @web_runner
Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 08 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.
pip install easyocr
⚙️ GitHub/Инструкция
👍 Сохраняй, пригодится!
#python #soft #code #github$ git clone https://github.com/NativeSensors/EyeGestures.git
$ cd EyeGestures
$ pip install -r requirements.txt
или
python3 -m pip install eyeGestures
Открытый код, документация и примеры использования.
Будущее уже здесь — открываем мир взглядом!
⚙️ GitHub/Инструкция
👇 Готовый проект в архиве
#soft #python #codeROLE 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📂 Вещь крутая, сохраняем и шарим друзьям! #nn #python #soft #cheatsheet
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