Github Top Repositories
Top GitHub repositories in one place 🚀 Explore the best projects in programming, AI, data science, and more.
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Github Top Repositories
El canal Github Top Repositories (@githubre) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 13 307 suscriptores, ocupando la posición 15 308 en la categoría Educación y el puesto 32 286 en la región India.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 13 307 suscriptores.
Según los últimos datos del 13 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 393, y en las últimas 24 horas de 6, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 1.10%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 0.75% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 146 visualizaciones. En el primer día suele acumular 100 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 1.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como repository, fork, programming, statistic, description.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Top GitHub repositories in one place 🚀
Explore the best projects in programming, AI, data science, and more.”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 14 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 Educación.
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#nlp #sentiment_analysis #python3 #data_analysis #deep_search #multi_agent_system #agent_framework #public_opinion_analysis #llms #deep_research================================== 🧠 By: https://t.me/DataScienceM
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# Basic Bot Setup - The foundation (PTB v20+ Async)
from telegram.ext import Application, CommandHandler, MessageHandler, filters
async def start(update, context):
await update.message.reply_text(
"✨ AI Image Bot Active!\n"
"/generate - Create images from text\n"
"/enhance - Improve photo quality\n"
"/help - Full command list"
)
app = Application.builder().token("YOUR_BOT_TOKEN").build()
app.add_handler(CommandHandler("start", start))
app.run_polling()
# Image Generation - DALL-E Integration (OpenAI)
import openai
from telegram.ext import ContextTypes
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
async def generate(update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE):
if not context.args:
await update.message.reply_text("❌ Usage: /generate cute robot astronaut")
return
prompt = " ".join(context.args)
try:
response = openai.Image.create(
prompt=prompt,
n=1,
size="1024x1024"
)
await update.message.reply_photo(
photo=response['data'][0]['url'],
caption=f"🎨 Generated: *{prompt}*",
parse_mode="Markdown"
)
except Exception as e:
await update.message.reply_text(f"🔥 Error: {str(e)}")
app.add_handler(CommandHandler("generate", generate))
Learn more: https://hackmd.io/@husseinsheikho/building-AI-powered-Telegram-bots
#Python #TelegramBot #AI #ImageGeneration #StableDiffusion #OpenAI #MachineLearning #CodingInterview #FullStack #Chatbots #DeepLearning #ComputerVision #Programming #TechJobs #DeveloperTips #CareerGrowth #CloudComputing #Docker #APIs #Python3 #Productivity #TechTipshttps://t.me/DataScienceM 🦾
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