Исходный код
ChatGPT и Midjourney в закрепе канала. Расскажем о самых интересных сервисах и технологиях в IT-индустрии. По рекламе: @oleginc Рекламный менеджер: @Spiral_Yuri РКН: clck.ru/3KHDN3
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Исходный код
Канал Исходный код (@source_code) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 33 690 подписчиков, занимая 3 850 место в категории Технологии и приложения и 18 967 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 33 690 подписчиков.
Согласно последним данным от 26 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -264, а за последние 24 часа — -13, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 5.11%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.01% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 721 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 014 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 4.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как браузер, linux, интерфейс, утечка, cloudflare.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“ChatGPT и Midjourney в закрепе канала.
Расскажем о самых интересных сервисах и технологиях в IT-индустрии.
По рекламе: @oleginc
Рекламный менеджер: @Spiral_Yuri
РКН: clck.ru/3KHDN3”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 27 августа, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
➕ Направленный ациклический граф в PostgreSQL: как мы научили реляционную базу хранить оргструктуру на 500 000 пользователей. Малик Минубаев, разработчик в B2B-платформе, рассказал, почему стандартные паттерны хранения иерархий не работают для ориентированного ациклического графа. А также сравнил несколько вариантов Closure Table с бенчмарками на реальной нагрузке
➕ Как Яндекс Диск выдерживает сотни гигабит входящего трафика: устройство балансировки загрузок. Илья Абрамов, разработчик в Диске, разобрал, почему нам не подошёл подход «как у всех», и показал эволюцию алгоритма балансировки загрузок: от наивного Round-Robin до разработки собственного алгоритма
➕ Как формировать технологический стек и не погибнуть в священных войнах: от хаоса к процессам и техрадару. Дмитрий Сафонов, руководитель команды разработки платформы микросервисов, рассказал, как строить стек для промышленной разработки и разрешать споры о технологиях. А также поделился опытом внедрения Техрадара в Яндекс 360
➕ Зачем и как бэкендеру расти в карьере в 2026 году. Дмитрий Соломонов, руководитель группы B2B-разработки бэкенда Диска, рассказал, как развивать команду с помощью индивидуальных планов и выбора узкой специализации для разных уровней разработчиков. И поделился, как связать получение знаний с реальными задачами
➕ Семь раз подумай, один раз пошардируй: как мы начали горизонтально масштабировать метаданные чатов Телемоста. Никита Звонарев, разработчик в Мессенджере, рассказал, что может предпринять команда, когда вертикально масштабироваться уже не получается, а сервису нужно функционировать дальше в условиях возрастающей нагрузки, и как при этом не устроить себе проблемы в будущем🎤 Плейлист доступен на YouTube и в VK Видео
🟢 AI Engineer Coach — опенсорсный плагин, который анализирует, насколько профессионально вы работаете с агентами. Показывает, где вы жжёте дорогие модели на ерунду, выявляет аж 45 анти-паттернов, анализирует качество промптов и вообще проверяет, готов ли ваш проект к агентному кодингу (и что можно улучшить). Всё работает локально и бесплатно. 🟢 SkillOpt — это система, которая прокачивает навыки агента. ИИ постепенно переписывает и оптимизирует собственные инструкции, чтобы лучше выполнять задачи. В тестах качество работы моделей выросло на ~20%!Исходный код
— Кодинг: тут без сюрпризов, он лучший. — Контекст: запоминает детали намного лучше, чем ChatGPT и Gemini — Агентский режим: тестировал на разных задачах, дальше чуть конкретнееВозможности агента я решил протестировать на задаче, до которой давно не доходили руки — собрать чистое инфополе с нуля. Чтобы не перебирать паблики вручную, я зашел через функцию похожих каналов в Telegram. Скормил Claude ссылки на качественных авторов по IT и AI, которых читаю сам,и попросил проанализировать сотни выданных рекомендаций. Агент изучил контент на этих каналах и оставил только тех авторов, кто делится практическим опытом по: автоматизации, вайб-кодингу и нейрогенерации. Claude собрал полезную подборку экспертов, которую я упаковал в одну папку. Делюсь этим списком с вами — внутри только полезный контент про IT и AI. Подписка в один клик: 👉https://t.me/addlist/RarofoHv-KM2OTdi
Мы будем работать вместе, чтобы найти путь для человечества в эпоху ИИ.
— Вся база для школьников и студентов; — Матан, алгебра, геометрия и теория вероятности; — Основы по ИИ и теории информации. — Физика, оптимизация и эконометрика. — Бонусом: задачники, чтобы закрепить теорию.Исходный код
