MaxBookMaxBook
Новости
ВойтиPRO

Как мы делаем Яндекс

TelegramТехнологии

@yandexhabr

Сотрудники Яндекса каждый день решают технологические задачки. В нашем блоге они делятся с сообществом опытом и знаниями.

Открыть в Telegram →
3.4K
Подписчиков
26.7%
Охват (Reach Rate / RR)
просмотры / подписчики
1.5%
Вовлечённость (ER)
реакции / просмотры

О канале Как мы делаем Яндекс

3.4Kподписчиков904средний охват26.7%охват (RR)1.5%вовлечённость (ER)

Сотрудники Яндекса каждый день решают технологические задачки. В нашем блоге они делятся с сообществом опытом и знаниями.

AI-обзор

Обновлено 18.07.2026

Канал "Как мы делаем Яндекс" публикует посты о технологических решениях и процессах, используемых в компании Яндекс. Авторы - сотрудники Яндекса, которые делятся своим опытом и знаниями в области разработки программного обеспечения, искусственного интеллекта и других IT-технологий. Канал будет интересен разработчикам, инженерам и всем, кто интересуется внутренним устройством современных технологий.

Описание сформировано MaxBook AI на основе последних публикаций канала.

Основные метрики

Рост подписчиков

0+0.0%

Вовлечённость

26.7%Охват
Подписчиков3.4K
Просмотров/пост904
Реакций/пост17
Средняя
Качество
1.88%
Реакции/просм.
2
Постов
17
Реакций/пост
1.88%просмотров конвертируются в реакции

Здоровье аудитории

Средний охват: ~904 на пост — это ~27% от 3.4K подписчиков
27%
Доля от числа подписчиков. Один пост видит не обязательно одна и та же часть аудитории, поэтому остаток — не «неактивные подписчики».
26.7%
Охват (RR)
Среднее
1.55%
ER (вовлечённость)
~14 реакций/пост
Средний охват. 15–30% подписчиков видят посты. Часть аудитории может быть неактивна или заглушила канал.

Последние публикации канала «Как мы делаем Яндекс»

  1. 413 просмотров, 19 реакций, 15 июл. 2026 г.

    Как мы тысячу «яблок» для песочниц в дата-центры устанавливали Пользователям‑разработчикам регулярно необходима среда для тестирования приложений под целевые платформы. Если строить такие песочницы в дата‑центре, можно гарантировать бесперебойное питание и охлаждение, а также организовать общие процессы обслуживания. Под Windows, Android и Linux сделать это нетрудно, а вот с iOS и MacOS сложность в том, что нужное оборудование Apple не выпускается в виде серверных решений. Владимир Аксёнов, руководитель группы IT‑поддержки дата-центра в Yandex Infrastructure, рассказывает, как команда…

    Открыть пост в MAX
  2. 500 просмотров, 14 реакций, 14 июл. 2026 г.

    Alice AI ART 2.0: путь к unified‑модели, которая одинаково хорошо умеет генерировать и редактировать картинки Долгое время в основе работы Alice AI ART лежало два базовых сценария: генерация по тексту (Text-to-Image, T2I) и редактирование по картинке с инструкцией (Image-to-Image, I2I). Всё это время эти сценарии жили как два разных стека: свои базовые модели, свои данные, свои метрики и своя отдельная боль в разработке и поддержке. Сергей Кастрюлин из команды Yandex Research рассказал об отдельных экспериментах и наблюдениях, которые привели команду к Alice AI ART 2.0 — единой модели,…

    Открыть пост в MAX

Качество и доверие

100
из 100
Явных аномалий не обнаружено

Эвристические сигналы качества по публичным метрикам (охват, реакции, динамика подписчиков). Это не доказанный фрод и не приговор — лишь поводы присмотреться к каналу.

Цитирование

Индекс цитирования

Сколько раз канал упомянут и репостнут в постах других каналов.

0
упоминаний
7
репостов

Публикации

2 последних публикаций