@tired_glebmikheev

Уставший техдир

Telegram-канал @tired_glebmikheev: 17,3 тыс. подписчиков, 4,4 тыс. просмотров на пост, оценка 65

Искусственный интеллект

65BВыше, чем у 7 из 10 каналов категории

Середина категории 46–63Этот канал 65

17,3 тыс.
Подписчики: 4,4 тыс.
Медиана просмотров за 30 дней: 25,3%
Просмотры / подписчики за 30 дней: 36
Постов за 30 дней

Данные на 1 октября 2026 г.

Открыть в Telegram

Поделиться В сторис

Об искусственном интеллекте и работе с нейросетями пишет человек, который сам разбирается в агентном кодинге и техдиректорстве. Автор рассказывает о нейросетевых агентах как инструменте для команд, обсуждает промпты и практики работы с LLM, делится подкастами о профессии. Среди недавних тем — оцифровка мозга мухи-дрозофилы, подключённого к роботу, выход модели DeepSeek 4.1 Flash, вебинары про Guardrails и защиту данных при работе с LLM, а также видео про бортовой компьютер Бурана. На 14 сентября: подписчиков 17,2 тыс., это больше медианы категории. Постов за 30 дней 28 — чаще, чем у соседей по категории. ER держится на уровне 34,1 % — выше медианы категории в 24,0 %.

описание каталога О канале от автора

Авторский поток сознания @glebmikheev Реклама: @vlad_0045 Подкасты и выступления glebmikheev.ru

Обзор

Составлен автоматически по данным канала, обновлён 11 сентября 2026. Числа в тексте — на эту дату; свежие стоят плитками выше.

На 11 сентября у канала «Уставший техдир» (@tired_glebmikheev) 17 235 подписчиков. Автор — технический директор, пишет о новостях ИИ и LLM: релизы моделей, guardrails, агентные подходы, — а также делится анонсами профильных конференций и подкастов и личными техническими историями вроде посадочного компьютера «Бурана».

За 30 дней вышло 27 постов, медиана просмотров — 5 240, ER — 30,4 %. Это заметно выше медианы категории «Работа и карьера»: среди 59 записей в категории медиана ER держится на 9,0 % при медиане 38 постов за 30 дней. То есть канал публикует реже конкурентов, но собирает вовлечённость в разы выше.

За 15 дней наблюдений подписчиков прибавилось 67, средние просмотры при этом просели на 1 260. Place Score канала — 73.

Подойдёт тем, кто следит за индустрией ИИ и техническим лидерством: формат сочетает профессиональные новости с личными заметками технического директора, без строгого расписания выхода постов.

Частые вопросы

О чём канал @tired_glebmikheev?: Канал ведёт технический директор и пишет о новостях ИИ и LLM — релизах моделей, guardrails и агентных подходах, а также о профильных конференциях и подкастах. Среди постов встречаются личные технические истории, например про посадочный компьютер «Бурана».
Открыт ли прайс на рекламу канала?: Владелец пока не опубликовал прайс на размещение. Связаться с ним можно напрямую в Telegram.
Сколько подписчиков?: Подписчиков — 17,3 тыс. Медиана просмотров поста — 4,4 тыс. Просмотров на подписчика — 25,3%. Данные на 1 октября 2026 г.
Как часто выходят посты?: За 30 дней вышло постов: 36 — это почти каждый день. Данные на 1 октября 2026 г.
Есть ли у канала галочка Telegram?: Галочки Telegram нет.
Кто ведёт страницу канала в каталоге?: Пока никто. Если это ваш канал — заберите страницу: сможете отвечать на отзывы и видеть её статистику.

Это ваш канал?

Подтвердите владение — точные метрики и что улучшить, ответы на отзывы от лица канала и бейдж владельца на странице.

Подтвердить владение

Займёт минуту: пост с кодом или бот в администраторах
Ваша страница в tg.place

Знаете владельца?

Перешлите ему это сообщение — он подтвердит права и заберёт накопленное: статистику страницы и ответы на отзывы.

Подписчики+132 за 35 дней

21 26017 155

1 окт.17 300−2 за день

Наведите на график или проведите пальцем — покажем день.

Из чего складывается
Вовлечённость	13,6 из 30
Качество роста	20 из 20
Реакции и пересылки	9,3 из 15
Регулярность	8,8 из 12
Доверие	4 из 8
Отзывы	недостаточно данныхотзывов пока нет

Оценка 65 — по 5 показателям из 6: остальные пока не измерены. Методология

Как читается это число

Последние посты

вчера979Открыть в Telegram
Gemini 4 Argo, сводка: — По бенчмам все супермощно, на многих тестах это новая SOTA, включая DeepSWE — Попробовать пока нельзя, уже по классике выдают на тесты только кибербезопасникам. Далее раскапывать начнут с Google AI Ultra — Сначала будет действовать introductory pricing $2/$10, затем будет повышение — Эта модель может выдать до 1 млн токенов в одном ответе: прежний лимит составлял 64к токенов — Внутри Google Argo уже помогал искать более эффективные квантовые схемы, оптимизировал потребление памяти в датацентрах и использовался для масштабной миграции кодовой базы на десятки тысяч строк с C++ на Rust Google доказали что они еще живы, ура!
Ещё
вчера1,3 тыс.Открыть в Telegram
Опять новая модель, что же делать) В комментах подсказывают, Gemini еще на пару недель забрала топ, наблюдаем 😑🍿
3 дня назад4,3 тыс.85 пересылок66 реакций28 комментариевОткрыть в Telegram
Там Sonnet 5.5 вышла А ничо тот факт, что он сильнее Opus 5.5 в агентном кодинге? Чо ваще происходит)
3 дня назад3,6 тыс.31 пересылка16 реакций6 комментариевОткрыть в Telegram
Вечеринка AI Native People в СберСреде! 😉 В эту среду, 30 сентября приходите на митап для разработчиков, ML-инженеров, AI-исследователей и продактов. Понетворкаем и поговорим про AI-native, как мы используем генеративный ИИ и строим агентов Будут выступать ребята из команд ГигаАгента (👋), Sber AI Lab, Agent Execution Framework и Enterprise Harness 19:00, СберСреда, Земляной Вал, 9А Регистрация и подробности здесь
Ещё
3 дня назад4,1 тыс.110 пересылок64 реакции5 комментариевОткрыть в Telegram
Такие мемы стоят каждого сожженного цента на инференс
5 дней назад3,8 тыс.55 пересылок24 реакции97 комментариевОткрыть в Telegram
Где агенты экономят вам время? Друзья, собираю кейсы. Поделитесь: что раньше съедало у вас часы (или вообще не делалось, потому что руки не доходили), а теперь это делает агент Полная автоматизация не обязательна, абсолютно нормально, когда агент приходит спрашивать и уточнять важное. Даже наоборот, определенный уровень контроля должен оставаться за человеком (тот самый human in the loop) Пара боевых примеров для затравки: - Разбор исключений в Sentry. Раньше разработчик мог потратить часы, а то и дни, чтобы разобрать и починить исключение из сентри. Теперь агент берёт исключение и смотрит код. Он строит и проверяет гипотезы, находит коммит-виновник и воспроизводит баг локально. Потом пишет красный тест, чинит до зелёного, перепроверяет и приносит готовый багфикс. - Сведение договорённостей для проджект-менеджера. Раньше проджект часами собирал всё из почты, фоллоуапов и рабочих чатов. Потом руками обновлял Jira и пинал ответственных в личку. Теперь агент сам всё собирает и предлагает, кому что написать. После одобрения он сам и пишет и это стало занимать минуты - Триаж личной почты. Мой агент читает почту и разбирает письма. Он скипает всякий хлам и неважные для меня письма, уведомляет о важном, и там где требуется ответ приносит мне черновик ответа, я его корректирую и он отправляет почту А у вас что? Пишите в комменты. Особенно ценно, если опишете: - что автоматизировали - как было раньше и сколько времени это занимало - как устроено сейчас: где агент действует сам, а где спрашивает вас Особенно интересны кейсы когда агент работает в фоне, автономно. С какими системами он интегрируется, откуда получает события, и насколько хорошо снимает рутинный головняк Ваши находки будут мной использованы в проектировании агента, который сфокусирован на офисной продуктивности <3 П.С. А те кто еще не нашел свои сценарии применения, читайте комменты, там точно будет чем вдохновиться
Ещё
24 сент.4,3 тыс.13 пересылок19 реакций3 комментарияОткрыть в Telegram
Сегодня, через час в гостях у AI Nation, будет заключающий вебинар, на котором я расскажу историю, как мы за месяц переписали веб-приложение с многомиллионной аудиторией агентами и в целом перешли на агентную разработку Сопротивления, сомнения, архитектура, тесты, отладка, релиз. Как убедить скептиков и начать доверять коду, который пишут агенты Если останется время поговорим про агентов вне разработки софт Приходите, обещаю будет интересно) Регистрация и материалы прошлых митапов в их боте: @ai_meetups_bot AI Nation занимаются обучением агентной разработке, а я их консультирую. Кто хочет обстоятельно разобраться и научиться: ссылка на буткэмп
Ещё
24 сент.4,3 тыс.30 пересылок39 реакций45 комментариевОткрыть в Telegram
Как будто раньше было по-другому) Всегда так было, с одной разницей, что код писали люди. Бесконечная гонка заделиверить фичу, нет времени думать, нет времени рефачить. Всем же знаком принцип ДДД? Давай-давай-деплой Я помню как я ругался с одним продактом в банке, за качество кода, нарушения следования архитектуре и так далее. Знаешь какой ответ я получил? - Ты очень правильно говоришь как коучи. Но нам нужно зарелизиться, у нас нет времени делать хорошо Как итог, они сделали лагающее гавно, разработчик уволился, продакт тоже. А команда переписывала решение с нуля. В итоге сэкономив 2 месяца из пяти, они потратили еще восемь на переписывание и потеряли темп по фичам Задача разработки провести бизнес "правильной" дорогой. Выбрать те качества кода, которые ему нужны, и объяснить, что когда прогноз к дождю надо брать зонт, а если вы хотите 5кк MAU держать на мишн-критикал системе, то вам нужно хорошо поработать над масштабируемостью архитектуры, георезервированием и прочими практиками хайлоада. Ругать бизнес, что он хочет быстрее глупо. Я бы предпочел ругать разработку, что они не могут объяснить бизнесу, почему нужно потратить ресурс на нагрузочное тестирование Ах да, агенты как всегда оказались не причем, что же делать. Напоминает поговорку про дурака и стеклянный жезл. И разобьет и руки порежет. А винить он конечно будет жезл)
Ещё
23 сент.9,9 тыс.391 пересылка114 реакций14 комментариевОткрыть в Telegram
История топовых AI-компаний в одном ролике А ведь еще недавно, мысль, что нейронки будут выдавать качественную кинематографичную картинку у большинства скептиков вызывала смех
23 сент.4,2 тыс.15 пересылок209 реакций26 комментариевОткрыть в Telegram
~~Я ни разу не приезжал выступать на конференцию на месяц раньше~~ Короче, выступление 23 октября, я приехал 23 сентября. Я молодец. Штош, поеду домой, поработаю 🫣 Хорошо, что моя воображаемая конфа была в Москве, да