اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Codu - лампова IT спільнота
کانال بسته
Прошивка для мозку програміста: гайди, меми, поради та інше🇺🇦 Для друга: https://t.me/+Q46QCA8BwsxhNDIy Зв'язок: @Ekater1na_admin
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Codu - лампова IT спільнота
کانال Codu - лампова IT спільнота در بخش زبانی اوکراینی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 13 603 مشترک است و جایگاه 9 452 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 4 429 را در منطقه أوكرانيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 13 603 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 15 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -95 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -3 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 21.57% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 11.56% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 2 935 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 572 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 24 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند шпаргалка, linux, застосунок, інтерфейс, протокол تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Прошивка для мозку програміста: гайди, меми, поради та інше🇺🇦
Для друга:
https://t.me/+Q46QCA8BwsxhNDIy
Зв'язок: @Ekater1na_admin”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 16 ژوئن, 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.
13 603
مشترکین
-324 ساعت
-407 روز
-9530 روز
آرشیو پست ها
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>
ctop — це інструмент, який дозволяє відстежувати метрики контейнерів у стилі знайомої утиліти top
Показує використання ресурсів, стан контейнерів і допомагає швидко аналізувати їхню роботу без зайвих інтерфейсів
Підтримує Docker і runC “з коробки” та планується підтримка інших систем контейнеризації
</Codu>
