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 13 583 подписчиков, занимая 9 429 место в категории Технологии и приложения и 4 425 место в регионе Украина.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 13 583 подписчиков.
Согласно последним данным от 20 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -102, а за последние 24 часа — 2, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 21.46%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 11.98% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 915 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 627 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 24.
- 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 21 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.
13 583
Подписчики
+224 часа
-387 дней
-10230 день
Архив постов
🇺🇦 Друзі, до вашої уваги добірка каналів, які можуть стати вам в нагоді. Підписуйтесь!
▪️Finteco — канал про економіку, фінанси та бізнес. Розбираємо важливі події, показуємо взаємозв’язки між ними та допомагаємо краще розуміти, як працює економіка в Україні та світі. посилання
▪️Ціна держави — найцікавіший канал України про економіку, реформи, податки, бізнес і гроші. Його читають нардепи, урядовці, НБУ, підприємці міжнародні організації
▪️dev.ua — канал з новинами IT сфери. Тут історії айтішників, правда про те, як IT-бізнес переживає війну та новини про українські розробки.
▪️Finance.ua — все найцікавіше про фінансову сторону технологій: ШІ, стартапи, Big Tech і digital. Автори доступно й без води розповідають про гроші, інвестиції та економіку.
▪️Територія права — мобілізація, зміни у законодавстві, поради від юристів, знай свої права!
▪️Python'er — найзмістовніший канал з Python: актуальні бібліотеки, лайфхаки по ним, підготовка до співбесід та різні тести.
▪️Податки та бухгалтерія | WeDoITBM — актуальні новини про податки фізичних осіб для тих, хто отримує додаткові або іноземні доходи, ФОП, ТОВ - від провідних спецілістів WEDOITBM
Недооцінена фіча у VS Code, яка реально спрощує життя
Можна додати кольорову рамку навколо вікна, щоб легко відрізняти різні проєкти — наприклад, frontend і backend при постійному перемиканні
Що це дає: • кольорову рамку навколо вікна • підтримку різних форматів кольорів (hex, rgb, hsl тощо) • зручність при роботі з кількома проєктами • можна використовувати системні або свої кольориЯк увімкнути: знайди
window.border у налаштуваннях, відкрий вкладку workspace і задай потрібний колір
</Codu>
Ловіть інфраструктуру для AI-агентів
OpenHarness — це open-source рішення, яке дає легку основу для створення 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 ефективнішої роботи • координація між кількома агентами</Codu>
💻 Купив ноут.
Відкрив браузер.
І він вже “думає”…
— підвисає
— шумить
— працює нестабільно
На папері все виглядає добре:
i7, 16 GB RAM, SSD
Але в реальності — зовсім інший досвід.
Справа не лише в характеристиках.
Є речі, які більшість не враховує при виборі.
👉 Тут показують нормальні варіанти і пояснюють чому: https://t.me/+5YcPOtwquqI4MTRi
Працюєте з криптою або отримуєте оплату в USDT?
Finprostir – криптообмінник з досвідом роботи 8 років
Що можемо зробити:
✔️купівля / продаж USDT, BTC, ETH за USD / UAH / EUR
✔️поповнення карт українських банків за USDT
✔️готівкові перекази по Україні та світу
✔️оплата SEPA / SWIFT інвойсів
✔️платежі на Wise та Revolut
Підходить, якщо ви:
➖фрілансер або працюєте на іноземних клієнтів
➖отримуєте оплату в крипті
➖платите підрядникам або сервісам
➖хочете швидко перевести кошти у зручний формат
Все через Telegram – швидко і без зайвих кроків.
Напишіть зараз – підкажемо рішення під вашу задачу.
@uf_support
Працюєте з криптою або отримуєте оплату в USDT?
Finprostir – криптообмінник з досвідом роботи 8 років
Що можемо зробити:
✔️купівля / продаж USDT, BTC, ETH за USD / UAH / EUR
✔️поповнення карт українських банків за USDT
✔️готівкові перекази по Україні та світу
✔️оплата SEPA / SWIFT інвойсів
✔️платежі на Wise та Revolut
Підходить, якщо ви:
➖фрілансер або працюєте на іноземних клієнтів
➖отримуєте оплату в крипті
➖платите підрядникам або сервісам
➖хочете швидко перевести кошти у зручний формат
Все через Telegram – швидко і без зайвих кроків.
Напишіть зараз – підкажемо рішення під вашу задачу.
@uf_support
Шпаргалка про використання LLM агентів для глибинного ресерчу: User Query & Planning — користувач задає запит, система уточнює його і будує план із розбиттям на підзадачі, Task Execution — під-агенти виконують задачі через інструменти (web search, браузер, код), API Layer — взаємодія з зовнішніми сервісами (пошук, парсинг, виконання коду), Sub-Agents — спеціалізовані агенти (аналіз ринку, компаній, технічний аналіз), Synthesis — об’єднання та аналіз зібраної інформації, Citation — додавання джерел і форматування посилань, Final Output — формування фінальної структурованої відповіді
</Codu>
Серед розробників набирає обертів вайбкодинг, тож обережність не завадить
</Codu>
NPM Visual Manager — керуй залежностями без терміналу
Розширення для VS Code, яке дозволяє працювати з npm-пакетами через зручний UI замість команд у консолі
Що вміє: • показує встановлені та актуальні версії • встановлення пакетів прямо з інтерфейсу • оновлення в один клік • просте видалення • масові операції • повністю працює всередині VS Code</Codu>
У Visual Studio Code є секретна фішка: можна подивитися, скільки рядків коду створив ти особисто, а скільки — допомогою ШІ
Спробуй та зрозумій, чи ти більше кодер, чи більше AI-промптер
</Codu>
AltSendme — шифрований P2P файлообмінник без хмари
Це відкритий інструмент, який дозволяє легко та безпечно передавати файли будь-якого розміру та формату прямо між пристроями, без хмар, реєстрацій і обмежень
Працює на Windows, Mac і Linux, абсолютно безкоштовно, а дані залишаються лише у твоєму контролі
</Codu>
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Практичні великі мовні моделі
Всередині:
Розділ 1: Вступ до мовних моделей
Розділ 2: Токени та ембеддинги
Розділ 3: Розбираємо Transformer LLM зсередини
Розділ 4: Класифікація тексту
Розділ 5: Кластеризація тексту та тематичне моделювання
Розділ 6: Prompt engineering
Розділ 7: Просунуті техніки та інструменти генерації тексту
Розділ 8: Семантичний пошук та retrieval-augmented generation (RAG)
Розділ 9: Мультимодальні великі мовні моделі
Розділ 10: Створення моделей текстових ембеддингів
Розділ 11: Fine-tuning representation-моделей під класифікацію
Розділ 12: Fine-tuning generation-моделей
GitHub: http://github.com/HandsOnLLM/Hands-On-Large-Language-Models
Python'er
Шпаргалка про Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation): User Query — користувач формує запит, який надходить у систему, Aggregator Agent — центральний агент координує весь процес, Planning — система будує план (наприклад, через ReAct або CoT) і вирішує, що робити далі, Memory — використовує короткострокову й довгострокову пам’ять для контексту, Fetch — звертається до різних джерел (локальні дані, пошук, хмара) через окремих агентів, Enhanced Prompt — збагачує запит отриманими даними, Generation — передає все в LLM (наприклад, GPT чи Claude) для генерації відповіді, Final Output — повертає користувачу готовий результат
</Codu>
QDirStat — візуальний аналізатор дискового простору для Linux
Це open-source додаток, який показує, які файли та папки займають найбільше місця на диску. Допомагає швидко знаходити й видаляти непотрібні дані та ефективно керувати сховищем
</Codu>
