es
Feedback
Библиотека Программиста

Библиотека Программиста

Ir al canal en Telegram

Делаем знания доступными! Ссылка: @Portal_v_IT Сотрудничество, авторские права: @oleginc, @tatiana_inc Менеджер: @Spiral_Yuri Канал на бирже: https://telega.in/c/code_library РКН: clck.ru/3HYysf #ROLCV

Mostrar más

📈 Análisis del canal de Telegram Библиотека Программиста

El canal Библиотека Программиста (@code_library) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 17 400 suscriptores, ocupando la posición 7 261 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 37 636 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 17 400 suscriptores.

Según los últimos datos del 15 septiembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 98, 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 10.71%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 5.28% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 864 visualizaciones. En el primer día suele acumular 919 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 3.
  • Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como c++, programming, работы, задачи, 1win.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
Делаем знания доступными! Ссылка: @Portal_v_IT Сотрудничество, авторские права: @oleginc, @tatiana_inc Менеджер: @Spiral_Yuri Канал на бирже: https://telega.in/c/code_library РКН: clck.ru/3HYysf #ROLCV

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 16 septiembre, 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.

17 400
Suscriptores
+524 horas
+157 días
+9830 días
Archivo de publicaciones
Mathematica beyond mathematics

Microsoft Copilot Studio Step by Step

Automate the Boring Stuff with Python Workbook

Building a Data and Al Platform with PostgreSQL Transforming Your Business with Intelligent Data

Artificial Intelligence for Cyber Defense and Smart Policing

Web API: Сборник рецептов

Базы данных на SQL, MySQL, MS SQL и Postgre/PL/pgSQL

Visual Studio Code Distilled Evolved Code Editing for Windows, macOS, and Linux

Откуда нейросеть берет инфу на русском? Когда я готовлю посты, я часто использую нейросети для фактчекинга и ресерча. И здесь
Откуда нейросеть берет инфу на русском? Когда я готовлю посты, я часто использую нейросети для фактчекинга и ресерча. И здесь есть интересная деталь: когда просишь модель найти что-то актуальное именно в русскоязычном сегменте, она практически весь веб-поиск выстраивает вокруг Telegram. Со временем я заметил, что нейронка раз за разом ссылается на одни и те же каналы. Ради интереса закинул ей промпт:
Собери список Telegram-каналов, на которые ты чаще всего опираешься за последние 90 дней при фактчекинге и поиске инфы по AI и IT
Вот список, который выдала модель — Посмотреть. Сам проверил, полистал посты и убедился — внутри действительно уникальные авторские каналы: рабочие кейсы, нейрогенерация, автоматизация и свежие новости. Упаковал эти проверенные каналы в одну подборку. Подписывайтесь на лучшие каналы, связанные с AI и IT в русском сегменте. Подписка в 1 клик: 👉 https://t.me/addlist/nmW1uPcTZVlkODIy

Новый уровень ИИ-агентов OpenAI выкатили линейку GPT-5.6, разделив ее на три режима: Luna, Terra и продвинутый Sol. "Новый ур
Новый уровень ИИ-агентов OpenAI выкатили линейку GPT-5.6, разделив ее на три режима: Luna, Terra и продвинутый Sol. "Новый уровень" — это именно Sol в режиме Ultra. Модель запускает группу автономных ИИ-агентов, которые сами делят задачу на части, распределяют роли и исправляют ошибки на ходу. Я проверял Sol, через поиск в сети и работу с базой данных. Попросил собрать лучшую базу каналов по AI | IT. Модель разделила задачу между тремя субагентами:
Первый собрал базу на основе моих подписок и похожих ресурсов в Telegram • Второй проверил этот список через TGStat на вовлеченность и качество. Третий объединил данные, убрал повторы и отсеял каналы с сомнительным контентом.
Понравилось, что процесс шел наглядно — в логах было видно, как агенты спорили между собой и отклоняли варианты друг друга из-за неуникального контента. Итоговый результат работы ИИ собрал в одну подборку. Уверен, каждый найдет для себя пользу:
• ИИ и технологии: фишки нейрогенерации, библиотеки промптов и вайб-кодинг. • Автоматизация: как внедрять нейросети в бизнес-процессы и экономить время. • IT и карьера: как развивать свои проекты, расти в грейде и выходить на топовые офферы.
Подписаться в 1 клик: 👉 https://t.me/addlist/QMPYUBikhOZlMDcy

Pro Microservices in .NET 10

Современная аналитика данных в Excel

Essentials of Big Data Analytics

Изучаем Data Science

BiteSize Python for Absolute Beginners

Learn C# Programming by Creating Games with Unity

Codebreaking

Объектно-ориентированное программирование на Java

Machine Learning for Tabular Data

ЯЗЫК C