Исходный код
ChatGPT и Midjourney в закрепе канала. Расскажем о самых интересных сервисах и технологиях в IT-индустрии. По рекламе: @oleginc Рекламный менеджер: @Spiral_Yuri РКН: clck.ru/3KHDN3
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Исходный код
El canal Исходный код (@source_code) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 33 690 suscriptores, ocupando la posición 3 850 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 18 967 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 33 690 suscriptores.
Según los últimos datos del 26 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -264, y en las últimas 24 horas de -13, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 5.11%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.01% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 721 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 014 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 4.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como браузер, linux, интерфейс, утечка, cloudflare.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“ChatGPT и Midjourney в закрепе канала.
Расскажем о самых интересных сервисах и технологиях в IT-индустрии.
По рекламе: @oleginc
Рекламный менеджер: @Spiral_Yuri
РКН: clck.ru/3KHDN3”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 27 agosto, 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.
➕ Направленный ациклический граф в PostgreSQL: как мы научили реляционную базу хранить оргструктуру на 500 000 пользователей. Малик Минубаев, разработчик в B2B-платформе, рассказал, почему стандартные паттерны хранения иерархий не работают для ориентированного ациклического графа. А также сравнил несколько вариантов Closure Table с бенчмарками на реальной нагрузке
➕ Как Яндекс Диск выдерживает сотни гигабит входящего трафика: устройство балансировки загрузок. Илья Абрамов, разработчик в Диске, разобрал, почему нам не подошёл подход «как у всех», и показал эволюцию алгоритма балансировки загрузок: от наивного Round-Robin до разработки собственного алгоритма
➕ Как формировать технологический стек и не погибнуть в священных войнах: от хаоса к процессам и техрадару. Дмитрий Сафонов, руководитель команды разработки платформы микросервисов, рассказал, как строить стек для промышленной разработки и разрешать споры о технологиях. А также поделился опытом внедрения Техрадара в Яндекс 360
➕ Зачем и как бэкендеру расти в карьере в 2026 году. Дмитрий Соломонов, руководитель группы B2B-разработки бэкенда Диска, рассказал, как развивать команду с помощью индивидуальных планов и выбора узкой специализации для разных уровней разработчиков. И поделился, как связать получение знаний с реальными задачами
➕ Семь раз подумай, один раз пошардируй: как мы начали горизонтально масштабировать метаданные чатов Телемоста. Никита Звонарев, разработчик в Мессенджере, рассказал, что может предпринять команда, когда вертикально масштабироваться уже не получается, а сервису нужно функционировать дальше в условиях возрастающей нагрузки, и как при этом не устроить себе проблемы в будущем🎤 Плейлист доступен на YouTube и в VK Видео
🟢 AI Engineer Coach — опенсорсный плагин, который анализирует, насколько профессионально вы работаете с агентами. Показывает, где вы жжёте дорогие модели на ерунду, выявляет аж 45 анти-паттернов, анализирует качество промптов и вообще проверяет, готов ли ваш проект к агентному кодингу (и что можно улучшить). Всё работает локально и бесплатно. 🟢 SkillOpt — это система, которая прокачивает навыки агента. ИИ постепенно переписывает и оптимизирует собственные инструкции, чтобы лучше выполнять задачи. В тестах качество работы моделей выросло на ~20%!Исходный код
— Кодинг: тут без сюрпризов, он лучший. — Контекст: запоминает детали намного лучше, чем ChatGPT и Gemini — Агентский режим: тестировал на разных задачах, дальше чуть конкретнееВозможности агента я решил протестировать на задаче, до которой давно не доходили руки — собрать чистое инфополе с нуля. Чтобы не перебирать паблики вручную, я зашел через функцию похожих каналов в Telegram. Скормил Claude ссылки на качественных авторов по IT и AI, которых читаю сам,и попросил проанализировать сотни выданных рекомендаций. Агент изучил контент на этих каналах и оставил только тех авторов, кто делится практическим опытом по: автоматизации, вайб-кодингу и нейрогенерации. Claude собрал полезную подборку экспертов, которую я упаковал в одну папку. Делюсь этим списком с вами — внутри только полезный контент про IT и AI. Подписка в один клик: 👉https://t.me/addlist/RarofoHv-KM2OTdi
Мы будем работать вместе, чтобы найти путь для человечества в эпоху ИИ.
— Вся база для школьников и студентов; — Матан, алгебра, геометрия и теория вероятности; — Основы по ИИ и теории информации. — Физика, оптимизация и эконометрика. — Бонусом: задачники, чтобы закрепить теорию.Исходный код
