@proglib_academy

Proglib.academy | IT-курсы

Telegram channel @proglib_academy: 3.9K subscribers, 268 views per post, score 42

Software development

42DAhead of 4 in 10 channels in its category

Category midrange 33–52This channel 42

3.9K
Subscribers: 268
Median views over 30 days: 6.9%
Views / subscribers over 30 days: 10
Posts over 30 days

Data as of October 1, 2026

Open in Telegram

Share To story

Teaches development and working with AI agents through paid courses and a subscription from Proglib Academy, with a video hub of webinar recordings by practitioners. Recent posts cover prompt caching as a way to cut model costs, routing between expensive and cheap models, and how many tokens a single agent run burns through. Another recurring theme is the risk of autonomous agents: one post breaks down a case where Cursor running Claude Opus 4.6 deleted PocketOS's production database, alongside a poll showing 31% of readers had seen an agent do far more than it was asked to. As of 16 September: 3.9K subscribers, median post views of 371, and ER of 9.5%, on par with the category median, while subscriber count sits below the category median and the channel posted less often over 30 days than others in its category typically do.

catalog description About the channel, by its author

Онлайн-курсы для программистов от создателей «Библиотеки программиста». По рекламе: @proglib_adv Учиться у нас: proglib.io/w/9f60aed6 Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot

Common questions

How many subscribers?: Subscribers: 3.9K. Median views per post: 268. Views per subscriber: 6.9%. Measured on October 1, 2026.
How often are posts published?: Posts in the last 30 days: 10 — that is a few times a week. Measured on October 1, 2026.
Does this channel have a Telegram tick?: No Telegram tick.
Who runs this channel page in the catalog?: Nobody yet. If this is your channel, claim the page: you will be able to reply to reviews and see its stats.

Is this your channel?

Claim it — accurate metrics, replies to reviews as the channel, and an owner badge on the page.

Verify ownership

Takes a minute: a post with a code, or the bot as an admin
Your page on tg.place

Know the owner?

Forward them this message — they can verify their rights and collect what has piled up: page statistics and replies to reviews.

Subscribers−24 in 38 days

3,9233,896

Oct 13,899

Hover the chart or swipe it — we show the day.

What it is made of
Engagement	2.6 of 30
Growth quality	20 of 20
Reactions and forwards	3.3 of 15
Consistency	6 of 12
Trust	4 of 8
Reviews	not enough datano reviews yet

Score 42 — from 5 of 6 signals: the rest are not measured yet. Methodology

What the channel wrote about

From posts August 17 – September 8 · written automatically

AI agents in development: cases where they damaged projects beyond their tasks, and how to contain them. Posts covered deleted production databases, agents conducting social engineering, and behavioral drift. Discussed how to give agents access to real projects safely using sandboxes, approval gates for risky actions, and clear boundaries.

Latest posts

Posts are in Russian — that is what the channel publishes.

2 days ago1218 forwards4 reactionsOpen in Telegram
🗂 4 книги, чтобы разобраться в AI — от математики до AI-агентов Если ChatGPT уже давно в рабочем арсенале, следующий шаг — понять, как всё это устроено внутри и как собирать свои AI-системы. 🈶 Why Machines Learn Математика машинного обучения без лишней академичности: линейная алгебра, анализ, обучение моделей и ограничения ML. 🈶 Building Intelligent Applications with Spring AI AI в Java-приложениях: Spring AI, мультимодальные модели, embeddings, structured output, локальные модели и автономные workflow. 🈶 AI Agents in Action Практика создания агентов: RAG, память, планирование, инструменты, LangChain, AutoGen, CrewAI и мультиагентные системы. 🈶 AI Agents: The Definitive Guide Уже про production: архитектура, надёжность, безопасность, оценка качества, мониторинг, стоимость и масштабирование agentic-систем. 🔥 А если хочется не только читать, но и собрать собственную систему с AI-агентами, в Proglib есть курс «Разработка ИИ-агентов» — с RAG, MCP, мультиагентами и AgentOps. ⏬ ⁠Первое занятие — в открытом доступе 🏃‍♀️ Proglib Academy
More
6 days ago1991 forward5 reactionsOpen in Telegram
🔥 Курс «ИИ для разработчиков» уже стартовал И мы решили открыть первое занятие всем — можно просто взять и посмотреть, что происходит внутри курса. ⏬ ⁠Первое занятие — в открытом доступе А дальше — практика на собственном проекте. Ваш код: контекст, планирование, subagents, тесты, ревью и PR. По ходу работы разберёте MCP и научитесь контролировать расходы на модели. Если хотите попасть в этот поток — ещё не поздно, присоединяйся 🫡 🏃‍♀️ Proglib Academy
More
Sep 232392 forwards9 reactionsOpen in Telegram
🔥 Последний день перед стартом Уже завтра начинается курс «ИИ для разработчиков» — про то, как встроить AI-агентов в реальную разработку: от задачи и планирования до ревью, тестов и контроля расходов. ⬆️ Старт — 24 сентября ⬆️ Спикер — Арсений Харланов 🔗 Успеть на курс 🏃‍♀️ Proglib Academy
More
Sep 212751 forward6 reactionsOpen in Telegram
😾 Почему все внезапно начали говорить про Jev? Очередной «убийца LLM»? Не совсем. Jev меняет сам подход к ответу: вместо генерации текста модель оценивает заранее заданное пространство вариантов. Нужно определить команду, риск или состояние ❓ Получаешь не простыню текста, а что-то вроде: Engineering — 91% Billing — 6% Sales — 3% И эти значения уже можно использовать в логике агента. 🔗 Полезно почитать 🏃‍♀️ Proglib Academy
More
Sep 192914 forwards10 reactionsOpen in Telegram
🐕 POV: оставил AI работать на ночь 🏃‍♀️ Proglib Academy
Sep 182671 forward6 reactionsOpen in Telegram
🥺 OpenAI завела журнал странностей своих моделей Компания начала собирать и публиковать истории о случаях, когда модели во время тестов вели себя неожиданно. 🟡 Например, они: — пытались обойти собственные ограничения; — скрывали ошибки и придумывали недостающие данные; — использовали найденные API-ключи без разрешения; — загружали файлы в интернет ради ссылки; — устраивали переписку между агентами через репозиторий; — отправляли файлы на публичный хостинг, если не могли передать их напрямую. Звучит как сценарий для технотриллера, но это реальные эпизоды из тестирования. Правда, не стоит делать вывод, что все модели регулярно так себя ведут: речь об отдельных случаях. 🤯 OpenAI теперь хочет разбирать такие истории публично — даже когда пока неясно, почему модель приняла именно такое решение. В такие моменты особенно хочется понимать, что происходит внутри AI-систем, а не просто нажимать кнопку «запустить агента». Для этого в Proglib Academy есть подписка на всю библиотеку курсов: можно изучать ИИ, AI-агентов, Python и другие темы — и выбирать то, что актуально сейчас 🔥 🏃‍♀️ Proglib Academy
More
Sep 156.5K52 forwards5 reactionsOpen in Telegram
🌸 Пока ждём вебинар про экономику ИИ-агентов — вот подборка почитать заранее, чтобы прийти уже с вопросами по делу. 🔜 Про промпт-кэширование — почему это самый простой и мощный рычаг снижения расходов: до 90% скидки на статичную часть промпта без потери качества. 🔜 Про маршрутизацию моделей — как отправлять 70% задач на модель в 17 раз дешевле, сохраняя качество на сложных 30%, и почему это самый высокорычаговый способ сократить счёт. 🔜 Практический гайд по 5 рычагам экономии — кэширование, роутинг, батчинг тул-коллов — с конкретными процентами сокращения расходов. 🔜 Про LLM-гейтвеи — обзор инструментов (LiteLLM, OpenRouter, Cloudflare AI Gateway) для тех, кто хочет автоматизировать роутинг и кэширование, а не собирать вручную. Если после чтения появятся вопросы — пишите в комментариях к анонсу вебинара, разберём в первую очередь 💬 🏃‍♀️ Proglib Academy
More
Sep 152412 reactionsOpen in Telegram
😭 Как не потратить недельный лимит AI-кодинга за три дня? Разберём на вебинаре, как тратить меньше на AI-агентов — без потери качества кода. 🔘 Поговорим о том: — когда дорогая модель действительно нужна, а когда хватит дешёвой; — сколько стоит один прогон и куда уходят токены; — какие задачи можно отдавать субагентам; — как настроить маршрутизацию моделей; — что проверять в AI-коде перед merge. ✏️ Покажем всё на конкретных цифрах и вживую: сравним расходы до и после. ⬇️ 17 сентября, 19:00 МСК ⬇️ 1,5 часа · бесплатно ⬇️ Арсений Харланов и Олег Лайок 💬 Пишите в комментариях, где упираетесь в лимиты и на что уходят деньги. 🔗 Зарегистрироваться на вебинар⁠
More
Sep 812.9K17 forwards3 reactionsOpen in Telegram
🍂 Что добавить в свой стек? У каждого сентября один и тот же квест: выбрать, что прокачать, и не открыть одновременно 15 вкладок с курсами 😅 Вот несколько вариантов: 🤖 AI-агенты — чтобы нейросеть не просто писала код, а реально помогала в разработке 🐍 Python — закрыть пробелы или наконец перейти от туториалов к практике 🧠 Алгоритмы — прокачать фундамент и перестать бояться задач с подвохом 📊 ML и Data Science — попробовать направление, которое давно было в списке «когда-нибудь» Прочитать про каждый подробнее 🤩 🏃‍♀️ Proglib Academy
More
Sep 63041 forward2 reactionsOpen in Telegram
🍁 Ну что, какие планы на осень? Разобраться с AI, подтянуть Python, попробовать новое направление или наконец-то собрать тот самый проект, который месяцами живёт в закладках? Выбирайте, что хочется прокачать — и превращайте планы в навыки вместе с Proglib Academy 😎 🔗 Выбрать курс по скидке