¡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
sharkdp/bat — альтернатива cat і less
Зручний інструмент для перегляду файлів із підсвіткою синтаксису, підтримкою Git, нумерацією рядків, пошуком і режимом пейджера. Додатково можна відображати непечатні символи
</Codu>
KeyDB — це open-source форк Redis, орієнтований на багатопоточність, ефективне використання памʼяті та максимальну пропускну здатність
Чим виділяється KeyDB: • обробляє понад 1 млн операцій/с на одному вузлі • має наднизькі затримки завдяки зберіганню в RAM • підтримує різні структури даних: рядки, хеші, списки, множини, sorted sets, streams тощо • гнучке збереження на диск (RDB / AOF) • легко масштабується — вертикально і горизонтально • висока доступність без Sentinel • покращене керування TTL для ключів • швидке TLS-шифрування завдяки багатопоточній архітектурі</Codu>
Шпаргалка з мережевих протоколів: огляд базових протоколів транспорту, безпеки, вебу, обміну повідомленнями, файлів, часу, VPN та автентифікації з їх призначенням і типовими портами
</Codu>
Repost from GitHub'er
Promptomatix
При роботі з промптами найбільше виснажує не придумування, а безкінечний перебір варіантів. Змінив одне слово — результат став гіршим, додав фразу — логіка поїхала. В результаті купа часу йде на ручний тюнінг і пробу-помилку.
Випадково на GitHub натрапив на Promptomatix — фреймворк від Salesforce AI Research, викладений в open source. Його мета саме в тому, щоб позбутися цієї ручної мороки з оптимізацією промптів.
Він аналізує вимоги завдання, автоматично генерує навчальні дані і на основі зворотного зв'язку ітеративно коригує промпт, поки не вийде на кращий результат.
Підтримує кілька провайдерів моделей, включаючи OpenAI і Anthropic. Є і CLI, і API для інтеграції в проекти.
Також є докладні Jupyter-туторіали — від базового використання до просунутої кастомізації. Можна швидко почати через командний рядок, а потім заглибитися.
Якщо ви розробляєте додатки на базі LLM або вже втомилися вручну відточувати промпти, цей автоматизований підхід точно варто спробувати.
📁 Мова: #Python 99.5%
⭐️ Зірки: 714
➡️ Посилання на GitHub
Github'er
Автоматичний код-рев’юер
Reviewdog — open-source інструмент, що інтегрує статичний аналіз у процес розробки та автоматично залишає коментарі до коду в GitHub, GitLab та інших сервісах
</Codu>
GUI для оверлеїв у Linux
GOverlay — open-source інструмент, що надає зручний графічний інтерфейс для налаштування оверлеїв у Linux-середовищах
</Codu>
Шпаргалка з XSS (Cross-Site Scripting): основні типи атак — Reflected, Stored і DOM-based XSS, їхній механізм роботи, точки інʼєкції, виконання шкідливого JavaScript у браузері та ризики витоку сесійних даних і cookies
</Codu>
Bottom — гнучкий кросплатформний монітор системи прямо у терміналі
Це зручний графічний інструмент для реального часу, створений на основі gtop, gotop та htop. Bottom показує продуктивність системи у вигляді динамічних віджетів і дозволяє керувати процесами безпосередньо з термінала
Що вміє: • візуалізує завантаження CPU, RAM, swap і мережеву активність • показує використання дисків, температуру, заряд батареї • дозволяє шукати, сортувати й завершувати процеси • працює на Linux, macOS і Windows • має гнучкі налаштування тем і віджетів</Codu>
Найпростіший спосіб створювати документацію до коду
Davia — open source інструмент, який генерує охайну внутрішню документацію з візуальними діаграмами для будь-якого проєкту
Достатньо встановити його, виконати кілька кроків із гайду, запустити команду у своїй папці — і Davia автоматично збере структуровану, наочну документацію, яку можна зручно переглядати та редагувати
</Codu>
Ловіть плагін для візуалізації історії Git у VS Code
Git Graph показує комміти у вигляді графа з гілками та злиттями — зручно стежити за історією, особливо у великих чи чужих проєктах
</Codu>
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Розробник прискорив завантаження сайту при роботі в браузері Ladybird майже в три рази. Час рендеринга скоротився приблизно з однієї секунди до чотирьохсот мілісекунд.
Оптимізація була досягнута завдяки двом змінам:
- у кеш HTTP було додано підтримку гевристичного терміну свіжості відповідно до RFC 9110 і 9111
- рендеринг тепер запускається тільки після отримання всіх CSS-імпортів, тому ефект FOUC більше не виникає
Python'er
Шпаргалка з LLM Stack: джерела та підготовка даних, вибір і навчання моделей, оркестрація пайплайнів, інференс, інтеграція та прикладний рівень — чатботи, copilot’и, аналітика й автоматизація
</Codu>
