Исходный код
ChatGPT и Midjourney в закрепе канала. Расскажем о самых интересных сервисах и технологиях в IT-индустрии. По рекламе: @oleginc Рекламный менеджер: @Spiral_Yuri РКН: clck.ru/3KHDN3
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Исходный код
Канал Исходный код (@source_code) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 33 690 підписників, посідаючи 3 850 місце в категорії Технології та додатки та 18 967 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 33 690 підписників.
За останніми даними від 26 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -264, а за останні 24 години на -13, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 5.11%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.01% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 721 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 014 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 4.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як браузер, linux, интерфейс, утечка, cloudflare.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“ChatGPT и Midjourney в закрепе канала.
Расскажем о самых интересных сервисах и технологиях в IT-индустрии.
По рекламе: @oleginc
Рекламный менеджер: @Spiral_Yuri
РКН: clck.ru/3KHDN3”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 27 серпня, 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.
➕ Направленный ациклический граф в PostgreSQL: как мы научили реляционную базу хранить оргструктуру на 500 000 пользователей. Малик Минубаев, разработчик в B2B-платформе, рассказал, почему стандартные паттерны хранения иерархий не работают для ориентированного ациклического графа. А также сравнил несколько вариантов Closure Table с бенчмарками на реальной нагрузке
➕ Как Яндекс Диск выдерживает сотни гигабит входящего трафика: устройство балансировки загрузок. Илья Абрамов, разработчик в Диске, разобрал, почему нам не подошёл подход «как у всех», и показал эволюцию алгоритма балансировки загрузок: от наивного Round-Robin до разработки собственного алгоритма
➕ Как формировать технологический стек и не погибнуть в священных войнах: от хаоса к процессам и техрадару. Дмитрий Сафонов, руководитель команды разработки платформы микросервисов, рассказал, как строить стек для промышленной разработки и разрешать споры о технологиях. А также поделился опытом внедрения Техрадара в Яндекс 360
➕ Зачем и как бэкендеру расти в карьере в 2026 году. Дмитрий Соломонов, руководитель группы B2B-разработки бэкенда Диска, рассказал, как развивать команду с помощью индивидуальных планов и выбора узкой специализации для разных уровней разработчиков. И поделился, как связать получение знаний с реальными задачами
➕ Семь раз подумай, один раз пошардируй: как мы начали горизонтально масштабировать метаданные чатов Телемоста. Никита Звонарев, разработчик в Мессенджере, рассказал, что может предпринять команда, когда вертикально масштабироваться уже не получается, а сервису нужно функционировать дальше в условиях возрастающей нагрузки, и как при этом не устроить себе проблемы в будущем🎤 Плейлист доступен на YouTube и в VK Видео
🟢 AI Engineer Coach — опенсорсный плагин, который анализирует, насколько профессионально вы работаете с агентами. Показывает, где вы жжёте дорогие модели на ерунду, выявляет аж 45 анти-паттернов, анализирует качество промптов и вообще проверяет, готов ли ваш проект к агентному кодингу (и что можно улучшить). Всё работает локально и бесплатно. 🟢 SkillOpt — это система, которая прокачивает навыки агента. ИИ постепенно переписывает и оптимизирует собственные инструкции, чтобы лучше выполнять задачи. В тестах качество работы моделей выросло на ~20%!Исходный код
— Кодинг: тут без сюрпризов, он лучший. — Контекст: запоминает детали намного лучше, чем ChatGPT и Gemini — Агентский режим: тестировал на разных задачах, дальше чуть конкретнееВозможности агента я решил протестировать на задаче, до которой давно не доходили руки — собрать чистое инфополе с нуля. Чтобы не перебирать паблики вручную, я зашел через функцию похожих каналов в Telegram. Скормил Claude ссылки на качественных авторов по IT и AI, которых читаю сам,и попросил проанализировать сотни выданных рекомендаций. Агент изучил контент на этих каналах и оставил только тех авторов, кто делится практическим опытом по: автоматизации, вайб-кодингу и нейрогенерации. Claude собрал полезную подборку экспертов, которую я упаковал в одну папку. Делюсь этим списком с вами — внутри только полезный контент про IT и AI. Подписка в один клик: 👉https://t.me/addlist/RarofoHv-KM2OTdi
Мы будем работать вместе, чтобы найти путь для человечества в эпоху ИИ.
— Вся база для школьников и студентов; — Матан, алгебра, геометрия и теория вероятности; — Основы по ИИ и теории информации. — Физика, оптимизация и эконометрика. — Бонусом: задачники, чтобы закрепить теорию.Исходный код
