Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
Codu - лампова IT спільнота
Закрытый канал
Прошивка для мозку програміста: гайди, меми, поради та інше🇺🇦 Для друга: https://t.me/+Q46QCA8BwsxhNDIy Зв'язок: @Ekater1na_admin
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Codu - лампова IT спільнота
Канал Codu - лампова IT спільнота языкового сегмента Украинский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 13 612 подписчиков, занимая 9 432 место в категории Технологии и приложения и 4 422 место в регионе Украина.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 13 612 подписчиков.
Согласно последним данным от 13 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -80, а за последние 24 часа — -8, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 23.01%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 11.59% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 134 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 579 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 25.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как шпаргалка, linux, застосунок, інтерфейс, протокол.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Прошивка для мозку програміста: гайди, меми, поради та інше🇺🇦
Для друга:
https://t.me/+Q46QCA8BwsxhNDIy
Зв'язок: @Ekater1na_admin”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 14 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.
13 612
Подписчики
-824 часа
-277 дней
-8030 день
Архив постов
Шпаргалка по Logistic Regression у Machine Learning: Logistic Regression — алгоритм для задач бінарної класифікації, Sigmoid Function — перетворює будь-яке значення у ймовірність від 0 до 1, Probability Prediction — оцінка ймовірності належності об'єкта до певного класу, Loss Function — функція втрат для оцінки якості моделі та пошуку оптимальних параметрів, Binary Cross-Entropy (Log Loss) — основна функція втрат для логістичної регресії, Gradient Descent — алгоритм оптимізації для мінімізації помилки моделі, Hypothesis Function — математична модель для прогнозування класу, Model Evaluation — оцінка якості через Confusion Matrix, ROC Curve та AUC, Model Assumptions — припущення моделі щодо даних, лінійності логарифма шансів і незалежності ознак, Binary Classification — класифікація об'єктів між двома класами на основі ймовірностей
</Codu>
Repost from GitHub'er
Відмінний локальний LLM
Якщо ви хочете розгорнути велику мову модель локально, легко потонути в купі інструментів і гайдів. То Ollama, то vLLM, плюс десятки фреймворків для дообучення. В результаті важко зрозуміти, за що братися і який стек взагалі працює.
Випадково натрапив на GitHub-проект Awesome local LLM. По суті, це енциклопедія по запуску LLM локально. Підбірка дуже повна і при цьому добре структурована, допомагає швидко розкласти весь стек по полицям.
Всередині є розділи по платформам інференсу, движкам інференсу, UI, самим мовним моделям, інструментам для розробки і ще десяток категорій. Плюс поради по вибору заліза і корисні туторіали.
У кожного проекту вказана кількість GitHub Stars і короткий опис, так що можна швидко оцінити популярність і зрозуміти, для чого він потрібен. Також зібрані навчальні ресурси, включаючи YouTube-гайди і огляди заліза.
Якщо плануєте збирати локальне середовище під LLM або шукаєте open source інструменти під конкретні завдання, цю підбірку точно варто зберегти.
⭐️ Stars: 613
➡️ Лінк на GitHub
Github'er
На GitHub є популярний список курсів, який багато самоучок вважають альтернативою класичному бакалаврату з комп’ютерних наук
У ньому зібрані безкоштовні курси від провідних університетів (MIT, Стенфорд, Принстон та інші), вибудувані у логічну навчальну траєкторію — від базових тем до просунутого рівня
Покриває все ключове: програмування, математику, системи, алгоритми та прикладні напрями. Для кожного курсу вказані години навчання, рівень складності та необхідні знання — щоб було легше орієнтуватися і не губитися
</Codu>
Якщо працюєш із мережевим трафіком, зверни увагу на Termshark — TUI-інтерфейс для TShark, який дозволяє зручно аналізувати пакети без жодного GUI. Особливо корисно на серверах та під час віддаленої діагностики
Особливості: • написаний на Go і збирається в один виконуваний файл для всіх основних платформ • інтерфейс нагадує Wireshark, тож інструменти інспектування пакетів одразу знайомі • дозволяє аналізувати трафік прямо на віддаленій системі без необхідності тягнути pcap-файли на локальну машину</Codu>
Робочий процес після того, як закінчилися всі токени Claude Code
</Codu>
Як зрозуміти основні мови програмування за 12 хвилин
У відео коротко та просто пояснюються популярні мови програмування: Python, JavaScript, Java, C, C++, Rust, SQL, HTML і CSS. Автор розповідає, де використовують кожну мову та чим вони відрізняються — від веброзробки до системного програмування й ШІ
</Codu>
⚡️ У Telegram-каналі Владислава Фурдака - практичні поради ринку IT, прокачки LinkedIn, проходженню співбесід, system design, AI, та всього що допоможе підвищувати заробіток.
Навчання через реальні проєкти
Це репозиторій, у якому зібрані практичні гіди: замість теорії — повноцінні проєкти, які можна реалізувати з нуля
Всередині — десятки ідей різного рівня складності, зокрема для C++ і C#, включаючи задачі з файлами, мережевою взаємодією, графікою, багатопоточністю та іншими практичними кейсами
</Codu>
Компанії, що роблять ставку на ШІ замість розробників, виглядають десь так
</Codu>
Open-source набір із 54 анімацій завантаження у CLI-стилі, повністю реалізованих на тексті — без нативних залежностей
Що всередині: • 4 категорії: Braille, ASCII, стрілки та Emoji • працює лише на Text і setInterval • без нативних модулів • можна просто скопіювати готовий компонент</Codu>
Tutorial Republic — практичний довідник з JavaScript
Що всередині: • покрокові пояснення тем • приклади, які можна одразу запускати • інтерактивні демо для кращого розуміння • швидкий пошук рішень під конкретні задачі</Codu>
Корисні гарячі клавіші у VS Code
Ctrl + Shift + K — повністю видаляє поточний рядок
Shift + Alt + F — швидко форматує код і робить його читабельнішим
Ctrl + D — дозволяє редагувати однакові фрагменти коду одночасно
</Codu>
Шпаргалка по способах отримання оновлень у вебдодатках: Polling — клієнт регулярно надсилає запити до сервера через певний інтервал часу, Long Polling — сервер тримає HTTP-запит відкритим до появи нових даних або timeout, SSE (Server-Sent Events) — сервер постійно стрімить оновлення клієнту через одне з’єднання в режимі one-way stream, Webhook — сервер сам надсилає HTTP-запит клієнту при виникненні події, HTTP requests — основа взаємодії між клієнтом і сервером через GET/POST запити, Event Stream — безперервний потік подій у реальному часі, Real-time communication — механізми для миттєвого отримання даних у застосунках, Use cases — polling для перевірки статусів, long polling для чатів, SSE для стрімінгу AI-відповідей, webhook для payment notifications та автоматичних тригерів
</Codu>
Шпаргалка по HTTP/2 та HTTP/3: HTTP/2 — працює поверх TCP та використовує multiplexing для кількох потоків в одному з’єднанні, TCP connection — спільне з’єднання для передачі всіх HTTP/2 stream, Head-of-Line Blocking — втрата одного TCP-пакета блокує всі потоки одночасно, HTTP/3 — працює поверх QUIC (UDP) та використовує незалежні streams, QUIC connection — сучасний транспортний протокол із швидшим recovery та меншою затримкою, Independent streams — кожен потік обробляється окремо без блокування інших, Packet loss handling — у HTTP/3 втрата пакета впливає лише на один stream, Multiplexing — паралельна передача кількох потоків даних через одне з’єднання, TCP vs QUIC — порівняння класичного транспортного протоколу TCP та нового QUIC для швидшої й стабільнішої роботи вебзастосунків
</Codu>
Ловіть інструмент для спільних дошок та швидкого прототипування
Tldraw — це цифрова whiteboard-платформа та SDK, що дає змогу створювати застосунки з безкінечним полотном і миттєвою спільною роботою
Побудована повністю на React, вона підтримує медіа, інтерактивні елементи та вбудовані вебсторінки — зручно як для командної роботи, так і для створення власних інструментів
</Codu>
Знайшов репозиторій, у якому зібрані гіди з акцентом на реальні проєкти замість сухої теорії — усе можна реалізувати з нуля
Всередині — десятки ідей для практики, проєкти різного рівня складності, приклади на C++ і C#, а також задачі з роботою з файлами, мережею, графікою та багатопоточністю
</Codu>
Знайшов інфраструктуру для AI-агентів
OpenHarness — це open-source рішення, яке надає легку основу для розробки агентів: інструменти, пам’ять і механізми взаємодії між ними
Що пропонує: • проста та гнучка архітектура • підтримка 40+ інструментів і плагінів • система керування та прав доступу • контекст і пам’ять для кращої роботи агентів • координація між кількома агентами</Codu>
