es
Feedback
Codu - лампова IT спільнота

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 13 602 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 13 602 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.

13 602
Suscriptores
-124 horas
-357 días
-9230 días
Archivo de publicaciones
Ловіть календар податків для ФОП🗓️ 👉 до 20 квітня — усім групам ФОП сплатити ЄСВ за 1 квартал 2026 року 👉 до 11 травня — ФОП 3 групи подати податковий розрахунок за найманих працівників (форма №1ДФ) за 1 квартал 👉 до 20 травня — ФОП 3 групи сплатити: — єдиний податок (ЄП) — 5% від доходу — військовий збір (ВЗ) — 1% від доходу Для зручної сплати податків рекомендуємо сервіс Вчасно.Звіт. Він нагадує про дати сплати податків, автоматично готує та подає звіти до ДПС та синхронізується з банками. 📲 Переходьте за посиланням на безкоштовний тариф.

Ловіть календар податків для ФОП🗓️ 👉 до 20 квітня — усім групам ФОП сплатити ЄСВ за 1 квартал 2026 року 👉 до 11 травня — ФОП 3 групи подати податковий розрахунок за найманих працівників (форма №1ДФ) за 1 квартал 👉 до 20 травня — ФОП 3 групи сплатити: — єдиний податок (ЄП) — 5% від доходу — військовий збір (ВЗ) — 1% від доходу Для зручної сплати податків рекомендуємо сервіс Вчасно.Звіт. Він нагадує про дати сплати податків, автоматично готує та подає звіти до ДПС та синхронізується з банками. 📲 Переходьте за посиланням на безкоштовний тариф.

Мінімум коду — максимум результату @itmemeua
Мінімум коду — максимум результату @itmemeua

Шпаргалка про Agent Skills: як працює агент від запиту до результату — User Query — користувач ставить задачу (наприклад, “пр
Шпаргалка про Agent Skills: як працює агент від запиту до результату — User Query — користувач ставить задачу (наприклад, “проаналізуй дані”), Prompt + Skill Index — система формує запит, додаючи системний промпт і метадані доступних скілів, Reason & Select Skill — LLM аналізує запит і вирішує, який саме скіл потрібен, Load Skill — обраний скіл (з інструкціями та скриптами) підвантажується в контекст, Skill Execution — модель використовує цей скіл для виконання задачі, Final Output — агент повертає готовий результат користувачу </Codu>

AutoHotkey — інструмент і мова скриптів для автоматизації рутинних завдань у Windows та створення власних комбінацій клавіш М
AutoHotkey — інструмент і мова скриптів для автоматизації рутинних завдань у Windows та створення власних комбінацій клавіш
Можливості: • симулювати дії клавіатури, миші та джойстика • запускати програми та змінювати їхній інтерфейс • керувати вікнами, файлами та папками • працювати з буфером обміну та реєстром • створювати автозаміни тексту • розробляти форми, меню та інтерфейси через GUI • переназначати клавіші й кнопки на клавіатурі, миші чи джойстику
12.1k stars </Codu>

Апдейт для MCP у Chrome DevTools
MCP для DevTools у Chrome отримав нові можливості: • аналіз продуктивності через Lighthouse • виявлення витоків пам’яті • перевірка доступності • оптимізація LCP • експериментальний CLI
</Codu>

Linux 7.0 став швидшим і чистішим Команда на чолі з Лінус Торвальдс взялась за масштабне прибирання легасі-коду, який накопич
Linux 7.0 став швидшим і чистішим Команда на чолі з Лінус Торвальдс взялась за масштабне прибирання легасі-коду, який накопичувався роками. Багато застарілого просто видалили — і в результаті система стала простішою, легшою та швидшою
Що оновили:XFS серйозно покращили — більше надійності та стабільності під навантаженням • робота з пам’яттю прискорилась приблизно на 20%, мережевий стек теж став стабільнішим • швидший старт контейнерів завдяки оптимізаціям у open_tree • більше гнучкості в Kconfig (можна навіть змінити логотип) • краща підтримка залізаAMD і Intel працюють ефективніше
Головне тут не просто нові фічі, а загальний напрямок: ядро поступово позбавляється технічного боргу й стає більш передбачуваним та оптимізованим під сучасні задачі </Codu>

Не підпускайте цього чувака ні до чого, будь ласка
Не підпускайте цього чувака ні до чого, будь ласка </Codu>

Як працює JVM У відео пояснюється як Java-код перетворюється на байткод і виконується JVM
Як працює JVM У відео пояснюється як Java-код перетворюється на байткод і виконується JVM </Codu>

Шпаргалка з сучасних систем зберігання даних: Primary Storage — швидка пам’ять для роботи процесора (CPU cache L1/L2/L3, RAM
Шпаргалка з сучасних систем зберігання даних: Primary Storage — швидка пам’ять для роботи процесора (CPU cache L1/L2/L3, RAM — DRAM/SRAM, а також persistent memory типу NVMe/NVDIMM), Local Storage — фізичні носії для зберігання даних (HDD, SSD, USB-накопичувачі, SD-карти, оптичні диски, магнітні стрічки), Networked Storage — мережеві системи зберігання (SAN, NAS, object storage, distributed file systems), Cloud Storage — хмарні сервіси з різними моделями (block storage, object storage, file storage; приклади: Amazon Web Services S3/EBS, Microsoft Azure Blob/Disks/Files, Google Cloud Platform Cloud Storage/Persistent Disk/Filestore), Cloud Databases — хмарні бази даних (реляційні: SQL-сервіси типу RDS, Azure SQL, Cloud SQL; NoSQL: DynamoDB, Bigtable, Cosmos DB) </Codu>

C++ за лічені хвилини
C++ за лічені хвилини </Codu>

Repost from GitHub'er
Whitebox — це експортер Prometheus, який забезпечує моніторинг доступності зовнішніх VPN-сервісів на базі VMESS, VLESS, TROJA
Whitebox — це експортер Prometheus, який забезпечує моніторинг доступності зовнішніх VPN-сервісів на базі VMESS, VLESS, TROJAN, WireGuard та Shadowsocks. Github'er

Це лише вигляд вибору
Це лише вигляд вибору </Codu>

Вайбкодерам на замітку: Claude HUD для Claude Code Цей плагін в реальному часі показує, що відбувається всередині Claude Code
Вайбкодерам на замітку: Claude HUD для Claude Code Цей плагін в реальному часі показує, що відбувається всередині Claude Code: використання контексту, активні інструменти, запущені агенти та прогрес завдань (todo) — усе прямо під полем вводу </Codu>

Al-Khaser — open-source інструмент для тестування антивірусів Імітує поведінку шкідливого ПЗ, щоб перевірити, наскільки ефект
Al-Khaser — open-source інструмент для тестування антивірусів Імітує поведінку шкідливого ПЗ, щоб перевірити, наскільки ефективно системи захисту виявляють та блокують підозрілі дії 6.9k stars </Codu>

Ловіть AI-інструмент для автодоповнення коду TabNine допомагає розробникам швидше писати код і зменшувати кількість помилок з
Ловіть AI-інструмент для автодоповнення коду TabNine допомагає розробникам швидше писати код і зменшувати кількість помилок завдяки підказкам на основі штучного інтелекту Інструмент аналізує стиль програмування та пропонує варіанти для завершення рядків або цілих блоків коду </Codu>

Шпаргалка з патернів проєктування агентних AI-систем: Reflection Pattern — модель спочатку генерує відповідь, а потім сама її
Шпаргалка з патернів проєктування агентних AI-систем: Reflection Pattern — модель спочатку генерує відповідь, а потім сама її аналізує й покращує через ітерації, Tool Use Pattern — LLM викликає зовнішні інструменти (API, бази даних) для отримання точніших результатів, ReAct Pattern — поєднує “мислення” (reasoning) і дії (actions), дозволяючи моделі взаємодіяти з середовищем, Planning Pattern — система спочатку розбиває задачу на підзадачі й виконує їх поетапно, Multi-agent Pattern — кілька агентів із різними ролями (наприклад, PM, DevOps, розробник) співпрацюють між собою для вирішення складної задачі </Codu>

Repost from GitHub'er
VIBE Зараз агенти ШІ все краще пишуть код, але запускати їх безпосередньо на локальній машині завжди трохи тривожно. Особливо
VIBE Зараз агенти ШІ все краще пишуть код, але запускати їх безпосередньо на локальній машині завжди трохи тривожно. Особливо в режимі автозапуску — страшно, що ШІ випадково видалить важливі файли або отримає доступ до приватних даних. Нещодавно на GitHub я натрапив на Vibe — проект з відкритим кодом для macOS, який запускає надшвидку віртуальну машину Linux у пісочниці. Головні переваги: відсутність конфігурації, ізоляція за <10 секунд, можна спокійно "замкнути" ШІ в клітці. Підтримується точний контроль доступу до файлів: ШІ бачить лише поточний проект, а всі інші чутливі каталоги повністю ізольовані. Написано на Rust, використовує власну віртуалізацію Apple, безпечніше Docker і при цьому майже не навантажує ресурси. Якщо часто користуєтеся Claude Code та подібними генераторами коду, але не хочете псувати локальне середовище — легкий і надійний варіант. 📁 Мова: #Rust 95.8% ⭐️ Зірки: 518 ➡️ Посилання на GitHub Github'er

MCP вирішує головну проблему Claude Code Усі знають, що Claude Code відстає у UI-дизайні. Тому з’явився MCP — вбудований AI-інструмент, який дозволяє Claude одразу створювати дизайн і вставляти його в код Тепер не потрібно постійно перемикатися між платформою для дизайну та редактором — все генерується і відразу інтегрується в кодову базу </Codu>