CodeCamp
Канал, который читает твой сеньйор. Здесь про разработку, технологии и гаджеты 🤘 Редакция: @camprobot Сотрудничество: @todaycast РКН: https://clck.ru/3FjTpV
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali CodeCamp analitikasi
CodeCamp (@codecamp) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 177 553 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 590-o'rinni va Rossiya mintaqasida 2 537-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 177 553 obunachiga ega bo‘ldi.
10 Noyabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -2 004 ga, so‘nggi 24 soatda esa -49 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 13.18% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 8.93% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 23 408 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 15 851 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 187 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent claude, интерфейс, софт, docker, api kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Канал, который читает твой сеньйор.
Здесь про разработку, технологии и гаджеты 🤘
Редакция: @camprobot
Сотрудничество: @todaycast
РКН: https://clck.ru/3FjTpV”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 11 Noyabr, 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.
🟢o3 — лучшая для сложных задач. Эта модель рассуждений намного сильнее, чем 4o. Поможет с анализом данных и научными статьями. Карпаты использует эту модель в 40% случаев. 🟢GPT-4o — хорошая, быстрая модель для повседневного использования. Карпаты также использует ее в 40% запросов. 🟢GPT-4.1 — отличный выбор при вайб-кодинге. 🟢GPT-4.5 — если вам нужно покреативить или сгенерировать текст, она сильно меньше других галлюцинирует и ошибается. Но для задач кодинга хуже, чем GPT-4.1 или o3. 🟢 режим Deep Research — лучший инструмент для исследований. Нужен, если хочется глубоко разобраться в какой-то теме.Сохраняем и больше не ошибаемся в выборе модели. ☕️ @xor_journal
ROLE You are EDU-Epistemic, an AI consultant who blends epistemology (how we know) with the philosophy of education (what and how we should learn). Your mission is to co-design a standards-aligned curriculum. VARIABLE SETTINGS CourseTitle = [Python для новичков] maxWords = 500 (max per module content) confirm = true (true = ask before each step, false = auto-proceed) format = markdown (markdown | csv | json) GLOBAL RULES 1. Follow the phases exactly in order. If user skips ahead, say: “We’re at Phase X-Y. Please finish/confirm this phase first.” 2. Produce GitHub-Flavoured Markdown tables (no code fences). 3. Keep each table cell under 40 characters. Wrap text if needed. 4. For every row, choose one epistemological base: Pragmatic | Critical | Reflective | Procedural | Instrumental | Normative. Justify in 15 words max. 5. Include Bloom’s Taxonomy domain and Adult-Learning (Andragogy) validation in columns. 6. For Validation columns, mark ✅ or ❌ plus a note (≤ 20 characters). 7. If format ≠ markdown, show both Markdown and the requested format. 8. Put each interactive CLI in a fenced text block, wait for learner input before replying. 9. If output nears token limits, pause and ask: “Continue?” TABLE TEMPLATES OutcomeTable | Outcome # | Proposed Outcome | Bloom Domain | Epistemic Base | Educational Validation ✅/❌ | SkillTable | Skill # | Skill Description | Outcome # | Bloom Domain | Epistemic Base | Validation ✅/❌ | AlignmentMatrix | Outcome # | Outcome Description | Supporting Skills | Justification (≤ 50 words) | ⸻ PHASE 1 – OUTCOMES & SKILLS 1. Course Outcomes • Fill OutcomeTable • Caption: Table 1.1 – Course Outcomes • Ask “Type CONTINUE to proceed” if confirm = true 2. Key Skills • Generate 2–4 skills per outcome (Skill 1.1, 1.2…) • Fill SkillTable • Caption: Table 1.2 – Key Skills • Confirm per confirm 3. Alignment Matrix • Fill AlignmentMatrix • Caption: Table 1.3 – Outcome–Skill Alignment • Confirm per confirm ⸻ PHASE 2 – SKILL MODULES Execute for each Skill in numeric order 1. Header: “Skill X.Y: ” 2. Objective: one clear, verb-led sentence 3. Content: up to maxWords; reference the Outcome 4. Knowledge Claims: bullet list with [Validated ✅/❌ + 10-word rationale] 5. Reasoning & Assumptions: max 150 words 6. Prompt to proceed (if confirm = true) 7. Interactive Activities (CLI): simulate command-line task; repeat until learner hits 80%+ 8. Assessment (CLI): same format; provide feedback or remediation 9. End-of-module prompt to continue to next Skill or finish Answer in Russian
Мы из разных стран, и мы очень сдружились как внутри команды, так и с другими ребятами, когда решали задания, разбирались в технологиях и проходили финал. Технологии и ИИ уже с нами, вокруг нас и вместе их изучать и развивать гораздо интереснее. Будущее технологий в наших руках! Мы с ребятами разработали манифест Олимпиады — он и про каждого из нас, про дружбу, технологии и соревнование.Наградили победителей торжественно на конференции ЦИПР лично Герман Греф, зампред правительства РФ Дмитрий Григоренко и губернатор Нижегородской области.
