GitHub Community
Лучшие проекты с GitHub. Сотрудничество – @skill8989 Проекты скидывать сюда: @makosha_work Канал в реестре РКН: https://clck.ru/3FvCfD
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу GitHub Community
Канал GitHub Community (@github) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 145 889 підписників, посідаючи 788 місце в категорії Технології та додатки та 3 365 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 145 889 підписників.
За останніми даними від 07 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -1 085, а за останні 24 години на -28, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.38%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.00% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 10 773 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 7 301 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 20.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як github, api, браузер, интерфейс, claude.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Лучшие проекты с GitHub.
Сотрудничество – @skill8989
Проекты скидывать сюда: @makosha_work
Канал в реестре РКН: https://clck.ru/3FvCfD”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 08 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.
1. Загружайте изображения чеков, перетаскивая их в окно или выбирая файлы 2. Отправляйте изображения в модель Llama от Together AI для распознавания 3. Извлекайте структурированные данные: поставщика, дату, сумму, товары, валюту, способ оплаты 4. Автоматически распределяйте расходы по категориям (продукты, питание, бензин и т. д.) 5. Отображайте разбивку расходов и интерфейс управления чеками 6. Храните данные локально в браузере для обеспечения конфиденциальности🐱 GitHub
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
