Codu - лампова IT спільнота
Прошивка для мозку програміста: гайди, меми, поради та інше🇺🇦 Для друга: https://t.me/+Q46QCA8BwsxhNDIy Зв'язок: @Ekater1na_admin
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Codu - лампова IT спільнота analitikasi
Codu - лампова IT спільнота Ukrain til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 13 000 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 9 717-o'rinni va Ukraina mintaqasida 4 672-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 13 000 obunachiga ega bo‘ldi.
10 Noyabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -142 ga, so‘nggi 24 soatda esa -2 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 19.97% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 11.54% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 597 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 501 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 21 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent шпаргалка, linux, застосунок, інтерфейс, протокол kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Прошивка для мозку програміста: гайди, меми, поради та інше🇺🇦
Для друга:
https://t.me/+Q46QCA8BwsxhNDIy
Зв'язок: @Ekater1na_admin”
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.
nmap і розподіляє їх за підписаними групами
Керувати всім можна через власну вебпанель або CLI
</Codu>wsgi.py, Middleware — обробка запиту та відповіді на різних етапах циклу, URL Resolution — визначення потрібного маршруту через urls.py, View — обробка запиту та виконання бізнес-логіки через views.py, Model — робота з даними через models.py, Managers — взаємодія моделей із базою даних, Database — зберігання та отримання даних, Template — формування HTML-відповіді, Response — повернення результату клієнту, Exception Middleware — обробка помилок під час виконання запиту
</Codu>git branch --delete-merged — команда для швидкого видалення гілок, які вже були злиті
Зручно, щоб підтримувати репозиторій у порядку й не накопичувати непотрібні гілки
</Codu>⏺5 хвилин на код → година на review ⏺контекст доводиться пояснювати знову ⏺агенти помиляються без перевірки ⏺більше AI → більше токенів і витратAI прискорює окремі задачі, але не обов’язково прискорює всю команду. На практичному спринті AI Agentic Engineering ви побудуєте власний AI Engineering workflow для реальної задачі команди — від Harness і Skills до multi-agent систем, Spec-Driven Development, evals та Quality Gates. ⚡️Результат — реальний проєкт із вимірюваним impact, який можна перетворити на promotion case. У фіналі — DevDigest, AI-платформа для code review, де власні агенти автономно рев’юять PR та запускаються у UI через MCP або прямо в CI. 🗣Іван Лапа — Senior UI Engineer у Netflix, 12 років в інженерії, Team/Tech Lead та AI-adoption консультант. 4 live Q&A з Іваном Лапою Розбір реальних задач, челенджів та AI-workflow — до останнього питання. 5 тижнів · 8 занять · 70% практики Детальніше про курс: https://cutt.ly/NybGndcJ
admin і отримати можливість виконувати SQL-запити з привілеями адміністратора
Потенційно це відкривало доступ до баз даних із понад 17 трильйонами рядків, зокрема аналітики пошукових запитів Bing та 17 990 корпоративних email-адрес
За словами дослідника, він отримав лише метадані та два окремі рядки даних Bing, не переглядав дані клієнтів і повідомив Microsoft про вразливість тієї ж ночі
Microsoft закрила вразливий ендпойнт через чотири дні та виплатила $5000. Водночас перед публікацією матеріалу компанія внесла до нього редакційні правки: вилучила окремі розділи й цифри та змінила формулювання щодо масштабу наслідків
</Codu>AGENTS.md для інструментів на кшталт Claude Code та Codex
Перед внесенням змін він має спрямовувати ШІ-агентів до вже наявних правил Linux щодо використання ШІ під час розробки
Причина проста: супровідники ядра дедалі частіше отримують згенеровані ШІ баг-репорти та патчі, які не завжди допомагають і лише додають роботи
Тепер саме ядро Linux може пояснювати ШІ-агентам, як від них очікують працювати ще до того, як вони почнуть змінювати кодову базу
Схоже, це ще один крок до нової реальності розробки Linux у 2026 році
</Codu>