Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
Codu - лампова IT спільнота
Закритий канал
Прошивка для мозку програміста: гайди, меми, поради та інше🇺🇦 Для друга: https://t.me/+Q46QCA8BwsxhNDIy Зв'язок: @Ekater1na_admin
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Codu - лампова IT спільнота
Канал Codu - лампова IT спільнота у мовному сегменті Українська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 13 597 підписників, посідаючи 9 436 місце в категорії Технології та додатки та 4 421 місце у регіоні Україна.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 13 597 підписників.
За останніми даними від 17 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -95, а за останні 24 години на -6, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 21.37%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 11.66% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 906 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 585 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 24.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як шпаргалка, linux, застосунок, інтерфейс, протокол.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Прошивка для мозку програміста: гайди, меми, поради та інше🇺🇦
Для друга:
https://t.me/+Q46QCA8BwsxhNDIy
Зв'язок: @Ekater1na_admin”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 18 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.
13 597
Підписники
-624 години
-387 днів
-9530 день
Архів дописів
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>
Tana — це робочий простір, який об’єднує нотатки, задачі та базу знань в одну систему
Сервіс використовує AI і граф зв’язків, щоб структурувати інформацію та перетворювати звичайні записи у взаємопов’язану систему даних
Що вміє: • фіксувати зустрічі • генерувати задачі • створювати документи • організовувати інформацію в єдину систему</Codu>
Допоможіть своїм AI-агентам справді бачити сайт, який ви тестуєте.
Якщо ви використовували Playwright MCP не тільки для demo-логінів з YouTube, то, скоріш за все, стикались з проблемою: агент не бачить частину елементів на сторінці, плутає або взагалі втрачає контекст.
Причина в тому, що Playwright MCP передає LLM ARIA snapshot, а не повний список interactable елементів з DOM.
Treegress команда зробила апгрейд MCP, який:
• серіалізує повне DOM-дерево
• повертає всі interactable елементи
• передає повноцінний конекст
У результаті агент отримує повну картину сторінки, розуміє, що робити з елементами, і може генерувати значно якісніші та ширші тестові сценарії з першої спроби.
Посилання на рішення: https://www.treegress.com/treegress-mcp-browser
Шпаргалка по ключових концепціях системної архітектури: Load Balancing — розподіл трафіку між серверами для стабільності, Caching — кешування частих даних для швидкого доступу, Content Delivery Network (CDN) — доставка контенту через географічно близькі сервери, Message Queue — асинхронна взаємодія між сервісами, Publish-Subscribe — передача повідомлень кільком споживачам, API Gateway — єдина точка входу для запитів, Circuit Breaker — захист від збоїв сервісів, Service Discovery — автоматичне знаходження сервісів, Sharding — розподіл даних між базами, Rate Limiting — обмеження кількості запитів, Consistent Hashing — ефективний розподіл даних, Auto Scaling — автоматичне масштабування ресурсів
</Codu>
