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
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Не знав цю фічу | Усе про AI
Канал Не знав цю фічу | Усе про AI у мовному сегменті Українська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 19 033 підписників, посідаючи 6 749 місце в категорії Технології та додатки та 3 178 місце у регіоні Україна.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 19 033 підписників.
За останніми даними від 26 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -80, а за останні 24 години на -1, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 13.28%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 6.49% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 528 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 236 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 8.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як зображення, годинник, зумер, xiaomi, електроенергія.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Телеграм-канал про штучний інтелект та вайбкодинг.
Співпраця: @yaneai
Умови та ціни: https://neznav-mediakit.vercel.app/
Посилання: https://t.me/+3_jJ0QaPHzMxMTli”
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.
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