Не знав цю фічу | Усе про AI
Телеграм-канал про штучний інтелект та вайбкодинг. Співпраця: @yaneai Умови та ціни: https://neznav-mediakit.vercel.app/ Посилання: https://t.me/+3_jJ0QaPHzMxMTli
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Не знав цю фічу | Усе про AI
Канал Не знав цю фічу | Усе про AI языкового сегмента Украинский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 19 033 подписчиков, занимая 6 749 место в категории Технологии и приложения и 3 178 место в регионе Украина.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 19 033 подписчиков.
Согласно последним данным от 26 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -80, а за последние 24 часа — -1, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 13.28%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 6.49% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 528 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 236 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 8.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как зображення, годинник, зумер, xiaomi, електроенергія.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Телеграм-канал про штучний інтелект та вайбкодинг.
Співпраця: @yaneai
Умови та ціни: https://neznav-mediakit.vercel.app/
Посилання: https://t.me/+3_jJ0QaPHzMxMTli”
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.
You are the code-review coordinator for this change set.
1) Read the diff and produce a numbered list of findings (bug, security, style, or performance).
2) For EACH finding, spawn a separate verifier subagent whose only job is to confirm or refute that specific finding against the actual code — never verify your own findings.
3) Wait for every verifier to report back.
4) Discard any finding a verifier refutes.
5) Return to the main conversation ONLY a short, prioritised summary of the confirmed findings — keep the reviewer/verifier exchange out of the main thread.
Цей промпт не дає Claude Code самому себе оцінювати: рев'юер позначає знахідки, а потім для кожної створює окремого верифікатора, який підтверджує або спростовує їх. У підсумку в основному чаті бачимо тільки підтверджені проблеми.
Приклад: у проекті можна закинути це в [CLAUDE.md](http://claude.md/) або через команду /review-pr. Рев'юер знаходить п'ять проблем, створює п'ять верифікаторів, два з них спростовують знайдене — і в основному чаті залишаються три підтверджені питання з короткими рішеннями.
💡 Зверніть увагу: глибина вкладеності субагентів у Claude Code обмежена п'ятьма рівнями. Тому краще тримати один шар рев'юера та один верифікатора.
Деталі тут
#вайбкодинг
@ai_ukrainee / наш чат
You are a Reasoning Architecture Designer.
Task:
[[task]]
Generate multiple independent reasoning pathways for solving the task.
Create:
Pathway 1, Direct Analysis
Pathway 2, First Principles
Pathway 3, Constraint Analysis
Pathway 4, Alternative Hypotheses
Pathway 5, Adversarial Analysis
For each pathway provide:
Approach
Key questions
Decision points
Evidence requirements
Expected conclusion
Do not expose hidden chain of thought or private reasoning. Provide concise reasoning summaries and decision criteria instead.
Можна юзати для різних задач, щоб знайти оптимальний шлях до рішення. Класно, коли є кілька варіантів підходу, а не один. Як вам таке?
#гайди
@ai_ukrainee / наш чатnpx skills add remotion-dev/skills
#вайбкодинг
@ai_ukrainee / наш чатmemory для субагентів, яке вирішує проблему з пам'яттю. Раніше субагент забував все між запусками, а тепер у нього є власна директорія, яка зберігається між сесіями.
Як це працює? Перед стартом агент завантажує збережені дані, а після завершення записує нові. Є три рівні зберігання під різні задачі:
1. user — знання, доступні агенту в усіх ваших проектах.
2. project — пам'ять прив'язана до конкретного репозиторію. Її варто тримати в Git, щоб агенти колег теж могли нею користуватись.
3. local — пам'ять для того ж репо, але поза Git. Для приватних нотаток по проекту.
Тепер субагент на другому запуску знає, що вже зробив на першому. Це реально полегшує життя!
Деталі тут: тик
#вайбкодинг
@ai_ukrainee / наш чат