[PYTHON:TODAY]
Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно! Приват: https://boosty.to/pythontoday YouTube: https://clck.ru/3LfJhM Канал админа: @akagodlike Чат: @python2day_chat Сотрудничество: @web_runner Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу [PYTHON:TODAY]
Канал [PYTHON:TODAY] (@python2day) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 64 160 підписників, посідаючи 2 041 місце в категорії Технології та додатки та 9 493 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 64 160 підписників.
За останніми даними від 04 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 200, а за останні 24 години на 14, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 16.14%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 8.77% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 10 356 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 5 630 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 70.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як github, soft, install, pip, docker.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно!
Приват: https://boosty.to/pythontoday
YouTube: https://clck.ru/3LfJhM
Канал админа: @akagodlike
Чат: @python2day_chat
Сотрудничество: @web_runner
Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 05 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
git clone https://github.com/GH05TCREW/ghostcrew.git
cd ghostcrew
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
▶️ Использование:
python main.py
⚠️ Информация предоставлена исключительно с целью ознакомления. И побуждает обратить внимание на проблемы в безопасности.
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #githubpip install -U transformers accelerate torch
▶️ Пример кода:
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
model_name = "deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-base"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
trust_remote_code=True,
torch_dtype=torch.float16, # если GPU поддерживает fp16
device_map="auto" # если есть GPU — будет использовать её
)
model.eval()
prompt = "Напиши telegram бота обратной связи на aiogram"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
device = next(model.parameters()).device
inputs = {k: v.to(device) for k, v in inputs.items()}
with torch.inference_mode():
outputs = model.generate(
**inputs,
max_new_tokens=180,
do_sample=True, # ВАЖНО: иначе temperature не влияет
temperature=0.7,
top_p=0.9
)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
➕ Плюсы:
— работает локально (после скачивания весов);
— легко встраивается в Telegram/Discord/CLI;
— можно ускорить на GPU через device_map="auto".
Если памяти мало — есть квантованные версии (4bit/8bit) и GGUF.
👍 Сохраняем
#python #soft #codegit clone https://github.com/kaifcodec/ytconverter.git
cd ytconverter/standalone/
./install.sh
PIP
pip install ytconverter
▶️ Запуск:
python3 ytconverter.py
♎️ GitHub/Инструкция
#python #soft #github
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
