uz
Feedback
Codu - лампова IT спільнота

Codu - лампова IT спільнота

Yopiq kanal

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 13 602 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 9 443-o'rinni va Ukraina mintaqasida 4 427-o'rinni egallagan.

📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika

невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 13 602 obunachiga ega bo‘ldi.

16 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -92 ga, so‘nggi 24 soatda esa -1 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.

  • Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
  • Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 21.66% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 11.81% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
  • Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 2 946 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 606 ta ko‘rish yig‘iladi.
  • Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 24 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 17 Iyun, 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.

13 602
Obunachilar
-124 soatlar
-357 kunlar
-9230 kunlar
Postlar arxiv
Дедлайни принаймні не зраджують
Дедлайни принаймні не зраджують </Codu>

Ловіть інструмент для пошуку зламаних email-адрес і паролів H8Mail допомагає виявити, чи потрапила ваша електронна адреса в б
Ловіть інструмент для пошуку зламаних email-адрес і паролів H8Mail допомагає виявити, чи потрапила ваша електронна адреса в бази злитих даних. Він перевіряє вказану пошту у власних джерелах і повертає список можливих паролів, що були скомпрометовані
Якщо людина використовує один і той самий пароль у різних сервісах, з H8Mail можна швидко зрозуміти, які облікові записи теж опинилися під загрозою
</Codu>

Ловіть інструмент для швидкого пошуку прихованих HTTP‑параметрів Arjun допомагає знаходити невидимі параметри запитів у веб‑д
Ловіть інструмент для швидкого пошуку прихованих HTTP‑параметрів Arjun допомагає знаходити невидимі параметри запитів у веб‑додатках, що особливо корисно в задачах інформаційної безпеки З його допомогою можна швидко перебирати приховані поля та параметри в тілі запиту, виявляючи те, що зазвичай залишається «під капотом» </Codu>

Корисна порада з DevTools для доступності У Chrome можна емулювати різні особливості зору — наприклад, дальтонізм або розмитий фокус. Це швидкий спосіб перевірити, наскільки ваш інтерфейс зручний для людей, які бачать світ інакше DevTools → Rendering → Emulate vision deficiencies </Codu>

Несподіваний поворот лінгвістики в ІТ
Несподіваний поворот лінгвістики в ІТ </Codu>

Шпаргалка з Java Collections Framework: колекції List (ArrayList, LinkedList, Vector, CopyOnWriteArrayList) для впорядкованих
Шпаргалка з Java Collections Framework: колекції List (ArrayList, LinkedList, Vector, CopyOnWriteArrayList) для впорядкованих елементів, Set (HashSet, LinkedHashSet, TreeSet, EnumSet) для унікальних значень, Map (HashMap, LinkedHashMap, TreeMap, ConcurrentHashMap) для пар ключ-значення, Queue (LinkedList, PriorityQueue, ArrayDeque, BlockingQueue) для черг, а також базові операції з колекціями (Collections.sort(), Collections.reverse(), Collections.shuffle(), Collections.unmodifiableList()) і рекомендації щодо використання залежно від задачі </Codu>

Repost from GitHub'er
sidekick.nvim — це ваш помічник на базі штучного інтелекту для Neovim, який інтегрує функцію Copilot LSP "Пропозиції для наст
sidekick.nvim — це ваш помічник на базі штучного інтелекту для Neovim, який інтегрує функцію Copilot LSP "Пропозиції для наступного редагування" з вбудованим терміналом для будь-якого інтерфейсу командного рядка з штучним інтелектом. Переглядайте та застосовуйте зміни, спілкуйтеся з помічниками на базі ШІ та оптимізуйте процес написання коду, не виходячи з редактора. Github'er

Project N.O.M.A.D — автономний офлайн-сервер знань з AI Це повноцінна система, яка працює без інтернету, без хмари і без підп
Project N.O.M.A.D — автономний офлайн-сервер знань з AI Це повноцінна система, яка працює без інтернету, без хмари і без підписок — достатньо однієї команди для встановлення, і ти отримуєш 100% open-source та повністю безкоштовне рішення
Що всередині: • локальний AI-асистент на базі Ollama (повністю офлайн) • вся Wikipedia з пошуком • офлайн-карти потрібного регіону • медичні довідники та гайди • курси Khan Academy з відстеженням прогресу • інструменти шифрування та аналізу (CyberChef) • робота з документами + локальний RAG
Найцікавіше — це можна зібрати як повністю автономну станцію: сонячна панель, акумулятор, міні-ПК і Wi-Fi точка. І все — власний сервер знань, який працює навіть у повному офлайні Споживання всього 15–65 Вт — підійде для дому, автодому або будь-яких автономних умов </Codu>

MLU-Explain — візуальне пояснення ML-алгоритмів Сервіс, який допомагає зрозуміти машинне навчання через візуалізації, анімаці
MLU-Explain — візуальне пояснення ML-алгоритмів Сервіс, який допомагає зрозуміти машинне навчання через візуалізації, анімації та інтерактивні приклади: розбираються лінійна та логістична регресія, decision trees і random forest </Codu>

Java-патерни в реальних задачах У відео розглядаються патерни проєктування без зайвої теорії.
Java-патерни в реальних задачах У відео розглядаються патерни проєктування без зайвої теорії. </Codu>

Шпаргалка з MCP, RAG та AI-агентів: MCP (Model Context Protocol) — стандартний спосіб підключення LLM до зовнішніх інструмент
Шпаргалка з MCP, RAG та AI-агентів: MCP (Model Context Protocol) — стандартний спосіб підключення LLM до зовнішніх інструментів, API, баз даних і файлових систем через уніфікований протокол. RAG (Retrieval-Augmented Generation) — підхід, де модель отримує додаткові дані з баз знань (PDF, код, vector DB) перед генерацією відповіді. AI-агенти — системи на основі LLM, які можуть автономно приймати рішення, викликати інструменти, виконувати завдання, взаємодіяти з API та середовищем </Codu>

Найшвидше зростаючі проєкти на GitHub за минулий тиждень: 1. msitarzewski/agency-agents (+23.2K stars) повноцінне AI-агентств
Найшвидше зростаючі проєкти на GitHub за минулий тиждень: 1. msitarzewski/agency-agents (+23.2K stars) повноцінне AI-агентство: від фронтенду до перевірки ідей 2. obra/superpowers (+19.2K stars) фреймворк для роботи з AI-агентами з plug-and-play інструментами 3. 666ghj/MiroFish (+17.6K stars) open-source рушій «роєвого інтелекту» для прогнозування 4. volcengine/OpenViking (+10.2K stars) база контексту для AI-агентів: пам’ять,ресурси,навички 5. lightpanda-io/browser (+9.9K stars) headless-браузер для AI та автоматизації,написаний на Zig 6. pbakaus/impeccable (+6.4K stars) дизайн-система для більш цілісного AI-інтерфейсу 7. alibaba/page-agent (+6.2K stars) JS-агент, який керує веб-інтерфейсами через звичайну мову 8. andrewyng/context-hub (+5.2K stars) шар керування контекстом для AI-агентів 9. langchain-ai/deepagents (+4.9K stars) agent-фреймворк із плануванням і підтримкою сабагентів 10. microsoft/BitNet (+4.8K stars) фреймворк від Microsoft для 1-бітних LLM з мінімальними витратами ресурсів </Codu>

Компроміс був досягнутий
Компроміс був досягнутий </Codu>

Ловіть інструменти для роботи з AI-даними Nomic — це платформа від Nomic AI для структуризації, візуалізації та аналізу велик
Ловіть інструменти для роботи з AI-даними Nomic — це платформа від Nomic AI для структуризації, візуалізації та аналізу великих обсягів неструктурованих даних у задачах штучного інтелекту
Особливості: • організовує тексти, зображення й ембеддинги • будує інтерактивні карти даних, якими можна ділитись • дозволяє миттєво шукати серед мільйонів об’єктів • автоматично кластеризує дані за семантичними темами • допомагає маркувати та очищати датасети • видаляє дублікати з текстів, зображень, відео й аудіо
</Codu>

JavaCodeGeeks — корисний портал для Java-розробників Велике ком’юніті, де регулярно публікують статті, туторіали, розбори тех
JavaCodeGeeks — корисний портал для Java-розробників Велике ком’юніті, де регулярно публікують статті, туторіали, розбори технологій і приклади коду для Java та суміжного стеку Матеріали підходять для розробників різного рівня — від початківців до досвідчених. Окрім статей, на сайті є повноцінні навчальні розділи </Codu>

Знайшов структурований ML-довідник Це не чергові курси і не багатогодинні лекції. Тут — лише суть: формули, алгоритми, логіка
Знайшов структурований ML-довідник Це не чергові курси і не багатогодинні лекції. Тут — лише суть: формули, алгоритми, логіка ML-пайплайнів і чітко впорядкована база знань </Codu>

Дедлайн сильніший за лікарняний
Дедлайн сильніший за лікарняний </Codu>

Шпаргалка зі структури директорій Linux: коренева директорія /, системні бінарні файли (/bin, /sbin), конфігураційні файли (/
Шпаргалка зі структури директорій Linux: коренева директорія /, системні бінарні файли (/bin, /sbin), конфігураційні файли (/etc), бібліотеки (/lib), домашні каталоги користувачів (/home), каталог користувача root (/root), пристрої (/dev), процеси та файли ядра (/proc), файли завантаження системи (/boot), тимчасові файли (/tmp), змінні дані та логи (/var), користувацькі програми (/usr), додаткове програмне забезпечення (/opt), дані сервісів (/srv), точки монтування (/mnt, /media) </Codu>