Code Ukraine // Програмування
Canal cerrado
Корисні шпаргалки, лекції та матеріали для програмістів. Співпраця - @Ekater1na_admin Посилання: https://t.me/+ummU63Z9Tn8yOGJi
Mostrar más
Red:📈 Análisis del canal de Telegram Code Ukraine // Програмування
El canal Code Ukraine // Програмування en el segmento lingüístico de Ucraniano es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 15 336 suscriptores, ocupando la posición 8 260 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 3 963 en la región Ucrania.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 15 336 suscriptores.
Según los últimos datos del 25 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -154, y en las últimas 24 horas de -8, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 13.62%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 6.28% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 090 visualizaciones. En el primer día suele acumular 964 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 11.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como github, linux, claude, розробка, api.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Корисні шпаргалки, лекції та матеріали для програмістів.
Співпраця - @Ekater1na_admin
Посилання: https://t.me/+ummU63Z9Tn8yOGJi”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 26 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.
15 336
Suscriptores
-824 horas
-377 días
-15430 días
Archivo de publicaciones
AI не замінить вашу професію, але точно змінить те, як ви працюєте просто зараз.
Головна пастка для досвідчених спеціалістів сьогодні - застрягти на рівні базових промптів та оптимізації дрібної рутини. Поки базовий AI економить хвилини, ринок починає вимагати набагато глибших речей:
• Розробникам уже мало автокомпліту коду - потрібні Agentic-системи, LLMOps і надійні шлюзи в продакшені.
• QA вже не просто пишуть автотести з підказками ШІ, а будують AI-пайплайни та тестують недетерміновані системи.
• Продактам і бізнесу більше не потрібні абстрактні чат-боти - потрібні автономні агенти та швидкий запуск продуктів.
• А в доменах на кшталт DefenceTech ціна архітектурної помилки взагалі стає критичною.
Замість того, щоб збирати знання шматками зі статей і гайдів, можна точково додати потрібний скіл до свого стека. У Neoversity якраз зібрали 16 програм рівня Middle+ без базової теорії.
Тут навчають на практиці: у фіналі кожного курсу ви захищаєте Capstone-проєкт — робочу систему, яку можна одразу задеплоїти на роботі чи показати на співбесіді.
🔥 До 1 вересня діють спецумови:
• До -33% на окремі програми
• До -40% та економія до €590, якщо берете маршрут із 2 курсів під наскрізний стек
Переглянути напрями та обрати свій апгрейд:
👉 Знайти свою AI-програму на Neoversity
Шпаргалка по Linux File System Permissions: Linux File System Permissions — система прав доступу до файлів і директорій у Linux, де Read (r) означає право на читання та має значення 4, Write (w) — право на зміну файлу зі значенням 2, Execute (x) — право на виконання зі значенням 1, Octal Mode — числовий запис прав шляхом додавання значень 4 + 2 + 1, наприклад 7 означає rwx, 5 — r-x, а 0 — відсутність прав, Symbolic Mode — символьний запис прав для User, Group та Other, наприклад 755 відповідає rwxr-xr-x
Знашой відкритий проєкт Godogen, який може генерувати повноцінні ігри
• продумує архітектуру та створює ресурси • пише код і запускає рушій • робить скриншоти та перевіряє результат • сам знаходить проблеми у відображенні та намагається їх виправити • підтримує Godot 4, Bevy та Babylon.js • працює на базі Claude Code або Codexє навіть документація для понад 850 класів GDScript, яка завантажується лише за потреби і все це можна запускати на звичайному комп’ютері
🤖 Якщо ви працюєте в QA, але використовуєте AI лише для простих промптів — ви задіюєте лише малу частину його можливостей.
AI уже змінює сам QA workflow. Розробники генерують більше коду, а отже, QA-командам доводиться швидше аналізувати зміни, перевіряти їх і проводити регресію.
І просто попросити AI «протестувати це» — недостатньо.
Він може:
▪️ втратити контекст ▪️ вигадати вимоги ▪️ пропустити важливий сценарій ▪️ видати PASS без реального доказуТому наступний крок для Middle+ QA — не просто навчитися писати кращі промпти, а побудувати контрольований AI-процес, де AI бере на себе рутину, а QA контролює якість і фінальний результат. На практичному спринті AI-QA Engineering: From Manual QA to AI Pipeline ви створите власний AI-QA pipeline та розберете, як використовувати AI для: 🔹 аналізу задач і вимог 🔹 створення test cases 🔹 PR та code verification 🔹 API / DB / Web testing 🔹 аналізу дефектів 🔹 контролю test coverage 🎯 Це не підготовка до нової професії. Програма створена для Middle+ Manual / General QA та QA Lead, які хочуть прокачати свої поточні компетенції та адаптуватися до нового AI-driven підходу. 🎤 Авторка програми — Анна Куркотова, Head of QA в iSpeedToLead, 8+ років у QA та авторка власного AI-QA pipeline. 🗓 Старт — 14 вересня | 6 тижнів ⚡️ Спеціальна умова: до 1 вересня діє знижка -24% на участь у спринті. 👉 Детальніше про програму: https://cutt.ly/wygdbGYW
Free-coding-models
Репозиторій із 170+ безкоштовними LLM для програмування від понад 15 провайдерів
Можна знаходити, тестувати та підключати моделі для роботи з кодом прямо через CLI
Free Claude Code дозволяє працювати з Claude через CLI та VSCode без API-ключа від Anthropic
Інструмент проксить запити через безкоштовні провайдери: NVIDIA NIM, моделі з OpenRouter, DeepSeek або локальні рішення на кшталт LM Studio чи llama.cpp
Зручно, якщо хочеш використовувати AI у розробці без додаткових витрат
Куди потрапляє відхилений баг?
Відхилений баг зазвичай отримує статус Rejected або Won’t fix у баг-трекері. Іноді його можуть повернути на доопрацювання з поясненням або закрити, якщо помилка не відтворюється чи не є критичною
Оновлений курс з Large Language Models від Georgia Tech
На 2026 рік оновили курс CS 8803 «Large Language Model» у Georgia Tech
Матеріали охоплюють переднавчання, MoE, reasoning, reinforcement learning і self-play, AI-агентів, довгий контекст, масштабування під час інференсу, дифузійні мовні моделі, безпеку та інтерпретованість
JavaScript-порада
За допомогою Page Visibility API можна визначити, коли користувач перемикається на іншу вкладку, і автоматично змінити favicon сайту
API відстежує, чи є сторінка видимою або прихованою, що також дозволяє керувати її поведінкою та використанням ресурсів
Шпаргалка з Linux Permissions: r — читання файлу або вмісту директорії, w — запис і зміна, x — виконання файлу або вхід у директорію, u — власник, g — група, o — інші користувачі, ls -l — перегляд дозволів, chmod — зміна дозволів, chown — зміна власника, chgrp — зміна групи, chmod u+x file — додати виконання власнику, chmod 600 file — читання й запис для власника, без доступу для групи та інших
Repost from Codu - лампова IT спільнота
Cursor запускає власного конкурента GitHub
Origin — платформа для зберігання репозиторіїв прямо всередині Cursor
Сервіс дозволяє керувати pull request, проводити code review та розгортати проєкти через інтеграції на кшталт Vercel, не виходячи з робочого середовища. Також доступна двостороння синхронізація з GitHub, який при цьому залишається основним джерелом даних
Наразі доступ до Origin відкривають поступово в межах бета-тестування
</Codu>
‼️Безкоштовно спробуйте AI-професію за 3 дні!
Перейти в нову сферу складно: багато інформації, незрозуміло з чого почати, важко оцінити свої сили.
🤖AI-напрям зараз один із найперспективніших — і водночас доступний навіть без технічного бекграунду.
Тому ми запрошуємо вас на 3х денний інтенсив "АІ-автоматизація без програмування"
⏺День1: Розберешся, хто такий AI-автоматизатор і за що йому платять. Почнеш створювати власного AI-асистента в n8n. ⏺День2: Завершиш налаштування AI-асистента та протестуєш його в реальних сценаріях. ⏺День3: Навчитесь монетизувати та розвивати отриманні навички🎁 Бонус за реєстрацію: Гайд "Як інтегрувати АІ у своє життя" Скоріш реєструйся та безкоштовно спробуй себе у ролі АІ-фахівця https://i.goit.global/PaHWi
Які культурні особливості потрібно враховувати під час тестування локалізації?
Потрібно перевіряти кольори й символи, які можуть мати різне значення, відповідність імен та прикладів місцевій аудиторії, а також локальні закони, стандарти й обмеження контенту. Те, що дозволено в одній країні, може бути неприйнятним або забороненим в іншій
Шпаргалка REST vs GraphQL: REST — робота з ресурсами через окремі endpoint’и, GraphQL — отримання потрібних полів через один endpoint, REST може спричиняти over-fetching/under-fetching і потребує версіонування API, GraphQL дозволяє клієнту самому визначати потрібні дані та об’єднувати запити до кількох сервісів, REST використовує HTTP-кешування, GraphQL часто покладається на кешування на рівні застосунку
