Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
CodeCamp
Открыть в Telegram
Канал, который читает твой сеньйор. Здесь про разработку, технологии и гаджеты 🤘 Редакция: @camprobot Сотрудничество: @todaycast РКН: https://clck.ru/3FjTpV
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала CodeCamp
Канал CodeCamp (@codecamp) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 186 073 подписчиков, занимая 587 место в категории Технологии и приложения и 2 426 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 186 073 подписчиков.
Согласно последним данным от 11 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -1 547, а за последние 24 часа — -55, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 10.04%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 6.45% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 18 687 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 11 997 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 196.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как claude, интерфейс, софт, docker, api.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Канал, который читает твой сеньйор.
Здесь про разработку, технологии и гаджеты 🤘
Редакция: @camprobot
Сотрудничество: @todaycast
РКН: https://clck.ru/3FjTpV”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 12 июня, 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.
186 073
Подписчики
-5524 часа
-3967 дней
-1 54730 день
Архив постов
186 058
Жесть, программисты стали больше работать из-за ИИ 💀
Дело в том, что инженерам теперь помимо выполнения основных задач, приходится постоянно обучаться ИИ, чтобы оставаться востребованными и не быть уволенными. По итогу специалисты тратят от 1 часа в день до целых суток в неделю на прокачку ИИ-навыков — а у кого-то это уже ощущается как полноценная вторая работа.
А теперь добавьте сюда еще и время на дебаг того, что ИИ написал 😬
186 058
Ночное-полезное: нашел опенсорсный генератор 3D-моделей из текста — CADAM🤯
Это веб-приложение, в котором можно просто описать модель текстом или загрузить картинку, а ИИ уже соберёт из этого полноценный 3D-объект.
Что еще:
— Экспорт в форматы .STL и .SCAD, так что сразу можно отправлять на печать;
— Поддержка библиотек BOSL и MCAD;
— Можно править модель словами: добавлять детали, менять форму.
Короче, идеально для быстрого прототипирования, простых деталей и всех, кто не хочет разбираться в CAD с нуля.
Забираем 👍
186 058
Нашёл быстрый единый вход во все LLM сразу — GoModel 🤨
Этот сервис на Go даёт OpenAI-совместимый API поверх всего зоопарка: от OpenAI и Claude до Groq и Ollama. По сути это уже API-шлюз для LLM, как nginx когда-то для веба.
Главный кайф — двухслойный кэш (вплоть до семантического): до 60–70% запросов можно вообще не гонять в модели.
Быстрее, дешевле, чище 💃
186 058
Кюри бы обзавидовалась: девушка сделала себе радиоактивную клавиатуру.
Она взяла урановую руду, измельчила её в порошок и смешала со смолой — из этого и отлила четыре кейкапа. Кнопки при этом покрыла защитным материалом, чтобы не умереть от лучевой болезни. 👀
Но есть нюанс: чем больше работаешь — тем страшнее становится, так как кейкапы изнашиваются и защитный слой стирается.
Безумие 💀
186 058
Фанаты красивых фотографий, это вам: в МТС стартовали продажи новой линейки топовых смартфонов HUAWEI nova 15.
Девайсы получили портретный объектив основной камеры, который обеспечивает более яркие снимки, улучшенную цветопередачу и детализацию при слабом освещении. Но и селфи получаются отличные, особенно у флагмана HUAWEI nova 15 Pro. Он сохраняет естественные текстуры и глубину, лицо в кадре выглядит реалистично.
Допом идут ИИ-фичи. С ними можно выбирать лучшие выражения лиц на групповых кадрах и удалять лишние объекты. И маленькая, но приятная деталь — тончайший и стильный корпус 👍
186 058
DeepSeek-V4 — китайцы снова пришли ломать рынок: выкатили сразу V4-Pro и V4-Flash, обе с контекстом в 1 миллион токенов и открытыми весами 😮
Реализовали это красиво: Mixture-of-Experts + новая схема внимания (сжатие + sparse), которая резко режет прожорливость. В итоге модель может жевать огромные контексты, но не сжигает серверную как раньше.
Что из интересного:
— V4-Pro: 1.6T параметров (49B активных) — уровень топовых закрытых моделей;
— V4-Flash: легче, быстрее, почти не уступает на простых задачах;
— Агентность: open-source SOTA в coding-агентах;
— Бенчи: рвёт open-source и дышит в спину GPT/Claude;
— 1M токенов контекста теперь дефолт”.
И главное — цены:
— Flash: ~$0.14 / $0.28 за млн токенов.
— Pro: ~$1.74 / $3.48.
Попробовать можно здесь, а веса — тут. 👍
186 058
Ору, люди стали с помощью ИИ добавлять ошибки в текст, чтобы… не казаться ИИ 😬
В Х захайпил сервис Sinceerly — «анти-Grammarly», который специально портит письма, добавляя опечатки и делая текст более живым.
Если вам кажется это бредом, то знайте: маркетологи говорят, что добавление опечаток в тему письма может дать до +40% к открытиям. А все потому что так выглядит человечнее.
Берём на замтку ☕️
186 058
OpenAI релизнули GPT-5.5 и он стал еще ближе к автопилоту для задач 😊
Что апнули по факту:
— Сильно лучше в agentic coding (таски на десятки часов жрёт как семечки);
— Реально юзает комп и софт, а не просто пишет текст;
— Держит длинный контекст и не теряет нить;
— Сам проверяет результат (меньше мусора на выходе);
— Быстрее при той же задержке, но умнее.
Экономика поменялась:
— Стало дороже: ~$5 / $30 за млн токенов, но жрёт меньше токенов на ту же задачу, т.е. итог не такой больной;
— В Codex квота улетает быстрее, потому что модель больше делает сама.
Уже выкатывают всем платным юзерам, в API добавят позже.
Бежим тестить 👌
186 058
+3
Нейро-кофеек хотите? В Стокгольме открылось кафе, которым управляет ИИ-агент на базе Gemini.
Если вдруг думали отдать все ИИ, то вот плюсы нейро-основателя:
— Самостоятельность. Mona сама решила, что нужны кожаные сотрудники в кофейню и разместила вакансии, провела собеседования и наняла людей;
— Многозадачность. Всё остальное тоже на ней: от меню и логотипа до получения лицензий и разрешений;
— Нишево, привлекает внимание журналистов и посетителей;
Минусы ИИ-основателя:
— Уходит в минус 🤷♂️, начальный капитал был $18 000, а осталось уже меньше половины;
— Может заказать 3000 нитриловых перчаток и завалить склад туалетной бумагой при одном посетителе в час.
Кажется, руководителей ИИ пока не заменит. А жаль 😬
186 058
Repost from ТЕХНО: Яндекс про технологии
🦾🚕 ИИ упрощает заказ такси, чтобы пользователям не приходилось вводить адрес вручную. В Яндекс Go внедрили ARGUS — новое поколение рекомендательных алгоритмов на основе генеративных моделей, которые умеют предсказывать, куда может захотеть поехать человек.
ИИ может «предугадать» адрес, основываясь на действиях и образе жизни пользователя. Например, в будни предложит маршрут до офиса, в выходные — до бассейна или спортзала. А если человек купил билет в Афише — до кинотеатра. Для каждого пользователя в конкретный момент времени система формирует индивидуальные рекомендации, которые ускоряют заказ такси вдвое по сравнению с ручным вводом адреса или установкой точки на карте. Уже сейчас пользователи выбирают предложенную точку назначения в 66% случаев.
Рекомендации работают на основе алгоритмов ARGUS, которые уже есть в Моей волне и Яндекс Маркете. Но там система показывает пользователю то, что он ещё не видел и не слышал, а в такси нужно не предлагать интересный маршрут, а угадать конкретную точку, о которой человек уже подумал.
Чтобы добиться этого, систему рекомендаций дообучили на датасете из нескольких миллиардов обезличенных взаимодействий пользователей с сервисами такси, причём во время обучения модели показывали и правильные, и неправильные рекомендации. Так ARGUS научился находить неочевидные связи между событиями, учитывать логику дней недели, определять, как меняются потребности пользователя, и исключать статистически правильные, но не подходящие человеку варианты.
ARGUS состоит из двух независимых нейросетей (такую архитекуру называют двухбашенной). Первая анализирует долгосрочные привычки, историю пользователя и текущий контекст (время, локацию, действия в приложении), а вторая — место, куда пользователь поедет. В процессе обучения обе нейросети учатся общаться друг с другом на одном математическом языке. Это позволяет сопоставлять миллионы пользователей с миллионами адресов — и находить нужные.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
186 058
Repost from XOR
Дно где-то рядом: зарплаты джунов сравнялись со средним доходом кассиров 😭
Начинающие специалисты в ИТ могут рассчитывать не более чем на 40-50 тысяч рублей, говорят эйчары.
На секундочку — зарплаты сварщиков и токарей при этом дошли уже до 500 тысяч рублей в месяц, а парням без опыта на старте предлагают 180-190 тысяч.
Вот и думайте, куда идти 🥲
@xor_journal
186 058
Это прекрасно: энтузиасты создали Flipbook — нейро-браузер, где страницы создаются в моменте.
Как это работает: загружаешь запрос или фотку, модель создает «страницу» как изображение с описанием и деталями. Далее ты кликаешь в любую область и проваливаешься глубже по контексту. По сути это интерактивная карта знаний, так что идеально для изучения чего-то нового.
Я закинул туда фотку памятника архитектуры из путешествия — и он реально живо разобрал каждый элемент, историю и объяснил всё лучше, чем гиды. Работает бесплатно, но медленно из-за наплыва + местами плавает текст, но это пока эксперимент и он явно заслуживает внимания.
Пробуем 👏
186 058
Яндекс открывает набор в ШАД — это двухгодичная программа для тех, кто хочет прокачаться в IT и развиваться в профессии, даже когда всё вокруг быстро меняется.
Из направлений: ML-разработка, Data Science, инфраструктура больших данных и анализ данных в прикладных науках. Там не просто теория — много практики, командной работы, реальных задач и опыта из индустрии. Преподают люди, которые сами занимаются крутыми проектами здесь и сейчас.
Поступить можно либо через три этапа отбора, либо по упрощённому пути — если уже есть опыт. Учиться можно очно, онлайн или в гибриде. Заявки уже принимают, успеваем подать заявки до 3 мая.
