Книжный куб
Рекомендации интересных книг, статей и выступлений от Александра Поломодова (@apolomodov), технического директора и эксперта в архитектуре (no ads in channel)
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Книжный куб
El canal Книжный куб (@book_cube) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 14 397 suscriptores, ocupando la posición 2 584 en la categoría Libros y el puesto 46 173 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 14 397 suscriptores.
Según los últimos datos del 24 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 168, y en las últimas 24 horas de 9, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 19.41%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 9.89% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 793 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 423 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 22.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como engineering, native, devex, devops, leadership.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Рекомендации интересных книг, статей и выступлений от Александра Поломодова (@apolomodov), технического директора и эксперта в архитектуре (no ads in channel)”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 25 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 Libros.
Совершенство достигнуто не тогда, когда нечего добавить, а тогда, когда нечего убратьВ итоге, если я слышу выступление, уложенное в такую рамку, то понимаю, что у компании есть стратегия и сотрудники понимают ее и могуть доступно объяснить. А это как мне думается и является ключом к успеху стратегии. Отдельно отмечу, что референсные визиты позволяют - Своими глазами увидеть происходящее в компании: в HQ, производственных помещениях (правда, покажут только публичную часть) - Получить информацию из первых рук: в референсных визитах спикеру часто можно задавать дополнительные вопросы для уточнения деталий (правда, не на все из которых они отвечают) - Провести сравнение: своей компании и той, в которую ты пришел с визитом (правда, тут надо быть осторожным и помнить про анекдот "Ну так и вы тоже говорите...") В любом случае, после такого референсного визита очень приятно сесть вечером спокойно с Perplexity и Chatgpt и дальше сделать кроссвалидацию информации, позадавать уточняющие вопросы, собрать нужную статистику для проверки гипотез и так далее. А на выходе получить в своей голове понимание того, как устроена компания и что полезного из этого можно извлечь:) #Management #Processes #Leadership #BusinessStory #Engineering #Software #Engineering
A primary goal for any assistance tool is to increase productivity. One metric we use to gauge the positive impact of our assistant on productivity is acceptance rate, the fraction of all code-review comments that are resolved by the assistant; this measures, out of all (non-automated) comments left by human reviewers, what fraction received an ML-suggested edit that the author accepted and applied directly to their changelist.Стата по каждому этапу выглядит сильно интереснее, чем просто 7.5% автоприемов suggest от всех комментариев.
Stage -- (%) of total -- (%) of previous step Incoming comments -- 100.0% -- 100.0% Confident predictions -- 49.0% -- 49.0% Accepted by reviewer -- 33.1% -- 63.6% Previewed by authora -- 10.7% -- 34.5% Applied by author -- 7.5% -- 69.5%Ну и шаг превью в этой стате не так значим как в первом варианте того, как они сделали эту фичу, там под табличкой такая аннотация идет
The concept of author preview is less significant in V2. The author automatically sees a small preview and can “click-to-view” full suggested edits. This full view either shows the “Apply“ button or informs about an edit that requires a three-way merge. Almost all not-applied previews in V2 denote an edit that required a three-way merge to be applied.Качественный фидбек по этой фиче звучал так
Early feedback about the assistant in internal message boards is enthusiastic, including characterizations such as “sorcery!”, “magic!”, “impressive”. Although the new version V2, in which suggested edits are presented as the reviewer is typing a comment, has only been deployed to 100% of the population for a relatively limited time, we have received delighted reports demonstrating that just the location and the initial sentiment of the reviewer’s comment can lead to helpful suggested edits, for both parties involved.Помимо результатов авторы статьи описали как они тюнили качество системы через тюнинг модели и тюнинг данных - Model tuning включал: fine-tuning DIDACTR модели, size tuning количества параметров в модели, уменьшение precision, тюнинг hyperparameters, тюнинг под языки программирования и финально preview для ревьюверов, что позволило еще нише сделать отсечку по precision - Data tuning включал: оффлайн датасет для оценки ограничили только single comment изменениях, тренировка на "done" комментариях, тренировка на синтетических задачках В общем, получился интересный whitepaper с описанием подхода ребят в Google и интересными практическими результатами. В последнем посте будут прилинкованы интересные картинки из этой статьи. #Software #AI #Engineering #Process #DevEx
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
