Clean Code
Советы по написанию кода, обзоры распространенных ошибок и многое другое. Ссылка: @Portal_v_IT Сотрудничество: @oleginc, @tatiana_inc РКН: clck.ru/3Ht6ch
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Clean Code
Канал Clean Code (@codeclean) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 12 016 подписчиков, занимая 10 040 место в категории Технологии и приложения и 53 088 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 12 016 подписчиков.
Согласно последним данным от 06 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -73, а за последние 24 часа — -2, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 4.21%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 2.88% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 506 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 346 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 0.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как clean, собеседование, sql, программирование, golang.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Советы по написанию кода, обзоры распространенных ошибок и многое другое.
Ссылка: @Portal_v_IT
Сотрудничество: @oleginc, @tatiana_inc
РКН: clck.ru/3Ht6ch”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 07 октября, 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.
При этом по качеству контента они ничем не уступают топам — просто не вкладывают такие же бюджеты в продвижение.Мне стало интересно найти именно этих людей. Я скинул GPT-6 Astra список крупных каналов и попросил выбрать тех, кого они чаще всего цитируют (убрав рекламу и взаимный пиар) Модель собрала авторов, которых хорошо знают в комьюнити. За многими из них я слежу годами, но некоторые каналы стали открытием даже для меня) Собрал этих практиков в одну подборку, чтобы читать первоисточники параллельно с большими новостниками. Подписка в 1 клик: 👉 https://t.me/addlist/UuZJRIAHqTJmZTMy
