¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
Codu - лампова IT спільнота
Canal cerrado
Прошивка для мозку програміста: гайди, меми, поради та інше🇺🇦 Для друга: https://t.me/+Q46QCA8BwsxhNDIy Зв'язок: @Ekater1na_admin
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Codu - лампова IT спільнота
El canal Codu - лампова IT спільнота en el segmento lingüístico de Ucraniano es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 13 597 suscriptores, ocupando la posición 9 443 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 4 427 en la región Ucrania.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 13 597 suscriptores.
Según los últimos datos del 16 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -92, y en las últimas 24 horas de -1, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 21.66%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 11.81% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 946 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 606 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 24.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como шпаргалка, linux, застосунок, інтерфейс, протокол.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Прошивка для мозку програміста: гайди, меми, поради та інше🇺🇦
Для друга:
https://t.me/+Q46QCA8BwsxhNDIy
Зв'язок: @Ekater1na_admin”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 17 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.
13 597
Suscriptores
-124 horas
-357 días
-9230 días
Archivo de publicaciones
Шпаргалка про використання LLM агентів для глибинного ресерчу: User Query & Planning — користувач задає запит, система уточнює його і будує план із розбиттям на підзадачі, Task Execution — під-агенти виконують задачі через інструменти (web search, браузер, код), API Layer — взаємодія з зовнішніми сервісами (пошук, парсинг, виконання коду), Sub-Agents — спеціалізовані агенти (аналіз ринку, компаній, технічний аналіз), Synthesis — об’єднання та аналіз зібраної інформації, Citation — додавання джерел і форматування посилань, Final Output — формування фінальної структурованої відповіді
</Codu>
Серед розробників набирає обертів вайбкодинг, тож обережність не завадить
</Codu>
NPM Visual Manager — керуй залежностями без терміналу
Розширення для VS Code, яке дозволяє працювати з npm-пакетами через зручний UI замість команд у консолі
Що вміє: • показує встановлені та актуальні версії • встановлення пакетів прямо з інтерфейсу • оновлення в один клік • просте видалення • масові операції • повністю працює всередині VS Code</Codu>
У Visual Studio Code є секретна фішка: можна подивитися, скільки рядків коду створив ти особисто, а скільки — допомогою ШІ
Спробуй та зрозумій, чи ти більше кодер, чи більше AI-промптер
</Codu>
AltSendme — шифрований P2P файлообмінник без хмари
Це відкритий інструмент, який дозволяє легко та безпечно передавати файли будь-якого розміру та формату прямо між пристроями, без хмар, реєстрацій і обмежень
Працює на Windows, Mac і Linux, абсолютно безкоштовно, а дані залишаються лише у твоєму контролі
</Codu>
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Практичні великі мовні моделі
Всередині:
Розділ 1: Вступ до мовних моделей
Розділ 2: Токени та ембеддинги
Розділ 3: Розбираємо Transformer LLM зсередини
Розділ 4: Класифікація тексту
Розділ 5: Кластеризація тексту та тематичне моделювання
Розділ 6: Prompt engineering
Розділ 7: Просунуті техніки та інструменти генерації тексту
Розділ 8: Семантичний пошук та retrieval-augmented generation (RAG)
Розділ 9: Мультимодальні великі мовні моделі
Розділ 10: Створення моделей текстових ембеддингів
Розділ 11: Fine-tuning representation-моделей під класифікацію
Розділ 12: Fine-tuning generation-моделей
GitHub: http://github.com/HandsOnLLM/Hands-On-Large-Language-Models
Python'er
Шпаргалка про Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation): User Query — користувач формує запит, який надходить у систему, Aggregator Agent — центральний агент координує весь процес, Planning — система будує план (наприклад, через ReAct або CoT) і вирішує, що робити далі, Memory — використовує короткострокову й довгострокову пам’ять для контексту, Fetch — звертається до різних джерел (локальні дані, пошук, хмара) через окремих агентів, Enhanced Prompt — збагачує запит отриманими даними, Generation — передає все в LLM (наприклад, GPT чи Claude) для генерації відповіді, Final Output — повертає користувачу готовий результат
</Codu>
QDirStat — візуальний аналізатор дискового простору для Linux
Це open-source додаток, який показує, які файли та папки займають найбільше місця на диску. Допомагає швидко знаходити й видаляти непотрібні дані та ефективно керувати сховищем
</Codu>
Tana — це робочий простір, який об’єднує нотатки, задачі та базу знань в одну систему
Сервіс використовує AI і граф зв’язків, щоб структурувати інформацію та перетворювати звичайні записи у взаємопов’язану систему даних
Що вміє: • фіксувати зустрічі • генерувати задачі • створювати документи • організовувати інформацію в єдину систему</Codu>
Допоможіть своїм AI-агентам справді бачити сайт, який ви тестуєте.
Якщо ви використовували Playwright MCP не тільки для demo-логінів з YouTube, то, скоріш за все, стикались з проблемою: агент не бачить частину елементів на сторінці, плутає або взагалі втрачає контекст.
Причина в тому, що Playwright MCP передає LLM ARIA snapshot, а не повний список interactable елементів з DOM.
Treegress команда зробила апгрейд MCP, який:
• серіалізує повне DOM-дерево
• повертає всі interactable елементи
• передає повноцінний конекст
У результаті агент отримує повну картину сторінки, розуміє, що робити з елементами, і може генерувати значно якісніші та ширші тестові сценарії з першої спроби.
Посилання на рішення: https://www.treegress.com/treegress-mcp-browser
Шпаргалка по ключових концепціях системної архітектури: Load Balancing — розподіл трафіку між серверами для стабільності, Caching — кешування частих даних для швидкого доступу, Content Delivery Network (CDN) — доставка контенту через географічно близькі сервери, Message Queue — асинхронна взаємодія між сервісами, Publish-Subscribe — передача повідомлень кільком споживачам, API Gateway — єдина точка входу для запитів, Circuit Breaker — захист від збоїв сервісів, Service Discovery — автоматичне знаходження сервісів, Sharding — розподіл даних між базами, Rate Limiting — обмеження кількості запитів, Consistent Hashing — ефективний розподіл даних, Auto Scaling — автоматичне масштабування ресурсів
</Codu>
🔶Як обрати фреймворк для запуску мобільного застосунку?
🔶Чому ті, хто працюють з ШІ, частіше обирають Linux?
🔶Чому Сем Альтман, який обіцяв зробити ШІ безпечним для людства, дедалі більше виглядає як загроза для світу?
Читайте все це у High Bar Journal — бренд-медіа про технології, IT-продукти, стратегії та події, що формують індустрію. У Telegram-каналі щодня з’являється найважливіше для продуктових команд.
Підписуйтеся, щоб орієнтуватися у змінах, які формують індустрію IT-продуктів!
Ловіть пошукові інструменти з інфосеку
Awesome Hacker Search Engines — добірка спеціалізованих пошуковиків, які використовуються в OSINT, пентесті та дослідженні інфраструктури
Дозволяють знаходити: витоки даних, відкриті порти та вразливі сервіси, вихідний код, домени та IP-адреси
</Codu>
