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
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Исходный код analitikasi
Исходный код (@source_code) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 33 690 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 3 850-o'rinni va Rossiya mintaqasida 18 967-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 33 690 obunachiga ega bo‘ldi.
26 Avgust, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -264 ga, so‘nggi 24 soatda esa -13 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 5.11% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.01% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 721 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 014 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 4 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent браузер, linux, интерфейс, утечка, cloudflare kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“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”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 27 Avgust, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
➕ 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
