fa
Feedback
Библиотека Программиста

Библиотека Программиста

رفتن به کانال در Telegram

Делаем знания доступными! Ссылка: @Portal_v_IT Сотрудничество, авторские права: @oleginc, @tatiana_inc Менеджер: @Spiral_Yuri Канал на бирже: https://telega.in/c/code_library РКН: clck.ru/3HYysf #ROLCV

نمایش بیشتر

📈 تحلیل کانال تلگرام Библиотека Программиста

کانال Библиотека Программиста (@code_library) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 17 403 مشترک است و جایگاه 7 261 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 37 636 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 17 403 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 15 سپتامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 98 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 5 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 10.71% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 5.28% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 1 864 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 919 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
  • واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 3 است.
  • علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند c++, programming, работы, задачи, 1win تمرکز دارد.

📝 توضیح و سیاست محتوایی

نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
Делаем знания доступными! Ссылка: @Portal_v_IT Сотрудничество, авторские права: @oleginc, @tatiana_inc Менеджер: @Spiral_Yuri Канал на бирже: https://telega.in/c/code_library РКН: clck.ru/3HYysf #ROLCV

به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 16 سپتامبر, 2026)، کانال همواره به‌روز و دارای دسترسی بالاست. تحلیل‌ها نشان می‌دهد مخاطبان به‌طور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامه‌ها تبدیل کرده‌اند.

17 403
مشترکین
+524 ساعت
+157 روز
+9830 روز
آرشیو پست ها
Mathematica beyond mathematics

Microsoft Copilot Studio Step by Step

Automate the Boring Stuff with Python Workbook

Building a Data and Al Platform with PostgreSQL Transforming Your Business with Intelligent Data

Artificial Intelligence for Cyber Defense and Smart Policing

Web API: Сборник рецептов

Базы данных на SQL, MySQL, MS SQL и Postgre/PL/pgSQL

Visual Studio Code Distilled Evolved Code Editing for Windows, macOS, and Linux

Откуда нейросеть берет инфу на русском? Когда я готовлю посты, я часто использую нейросети для фактчекинга и ресерча. И здесь
Откуда нейросеть берет инфу на русском? Когда я готовлю посты, я часто использую нейросети для фактчекинга и ресерча. И здесь есть интересная деталь: когда просишь модель найти что-то актуальное именно в русскоязычном сегменте, она практически весь веб-поиск выстраивает вокруг Telegram. Со временем я заметил, что нейронка раз за разом ссылается на одни и те же каналы. Ради интереса закинул ей промпт:
Собери список Telegram-каналов, на которые ты чаще всего опираешься за последние 90 дней при фактчекинге и поиске инфы по AI и IT
Вот список, который выдала модель — Посмотреть. Сам проверил, полистал посты и убедился — внутри действительно уникальные авторские каналы: рабочие кейсы, нейрогенерация, автоматизация и свежие новости. Упаковал эти проверенные каналы в одну подборку. Подписывайтесь на лучшие каналы, связанные с AI и IT в русском сегменте. Подписка в 1 клик: 👉 https://t.me/addlist/nmW1uPcTZVlkODIy

Новый уровень ИИ-агентов OpenAI выкатили линейку GPT-5.6, разделив ее на три режима: Luna, Terra и продвинутый Sol. "Новый ур
Новый уровень ИИ-агентов OpenAI выкатили линейку GPT-5.6, разделив ее на три режима: Luna, Terra и продвинутый Sol. "Новый уровень" — это именно Sol в режиме Ultra. Модель запускает группу автономных ИИ-агентов, которые сами делят задачу на части, распределяют роли и исправляют ошибки на ходу. Я проверял Sol, через поиск в сети и работу с базой данных. Попросил собрать лучшую базу каналов по AI | IT. Модель разделила задачу между тремя субагентами:
Первый собрал базу на основе моих подписок и похожих ресурсов в Telegram • Второй проверил этот список через TGStat на вовлеченность и качество. Третий объединил данные, убрал повторы и отсеял каналы с сомнительным контентом.
Понравилось, что процесс шел наглядно — в логах было видно, как агенты спорили между собой и отклоняли варианты друг друга из-за неуникального контента. Итоговый результат работы ИИ собрал в одну подборку. Уверен, каждый найдет для себя пользу:
• ИИ и технологии: фишки нейрогенерации, библиотеки промптов и вайб-кодинг. • Автоматизация: как внедрять нейросети в бизнес-процессы и экономить время. • IT и карьера: как развивать свои проекты, расти в грейде и выходить на топовые офферы.
Подписаться в 1 клик: 👉 https://t.me/addlist/QMPYUBikhOZlMDcy

Pro Microservices in .NET 10

Современная аналитика данных в Excel

Essentials of Big Data Analytics

Изучаем Data Science

BiteSize Python for Absolute Beginners

Learn C# Programming by Creating Games with Unity

Codebreaking

Объектно-ориентированное программирование на Java

Machine Learning for Tabular Data

ЯЗЫК C