"Аналитик данных" — @dataanlitics Telegram-kanali

Аналитик данных

19 Aug, 15:44

Как нормально тестировать AI-агента, если правильный ответ ещё ничего не доказывает

У обычного чат-бота можно проверить финальный ответ. С агентами этого уже мало: модель может выдать вполне убедительный текст, но перед этим выбрать не тот skill, вызвать неправильный tool, потерять контекст на втором сообщении или выполнить только половину задачи.

Ed Crewe описал, как они строили eval-фреймворк для агентного чат-бота вокруг Postgres AI Hybrid Manager.

Начали с простого routing eval: для каждого запроса проверяется, выбрал ли агент нужный skill или tool. Это быстро, детерминированно и удобно гонять в CI.

Следующий слой — Task Completion Rate. Здесь уже оценивается сам результат: выполнил ли агент задачу, использовал ли нужные данные, предложил ли адекватный следующий шаг. Для таких проверок используется LLM-as-a-judge и заранее заданная rubric.

Но и этого оказалось мало. Реальные задачи часто состоят из нескольких сообщений, поэтому тестировать приходится уже целые диалоги с сохранением conversation state и отдельными проверками каждого шага.

Финальный уровень — trajectory testing: смотреть не только на ответ, а на весь путь агента к нему: маршрутизацию, выбор skills, tool calls, промежуточные действия, состояние диалога и итоговый результат.

Получается уже почти классическое E2E-тестирование, только объект проверки здесь не HTTP-запрос или UI, а поведение AI-агента целиком.

В основе автор использует deepeval, поверх которого добавлены YAML goldens, CI, плагины, multi-turn evals и телеметрия через Langfuse.

https://edcrewe.blogspot.com/2026/08/from-routing-checks-to-trajectory.html

298 0 6 4

Аналитик данных

16 Aug, 13:34

⚡️ Harness Engineering - полный курс на русском

Как заставить AI-агента писать код надёжно. Не «какую модель выбрать», а как спроектировать вокруг неё рабочую систему: инструкции, инструменты, среду, состояние и верификацию.

Курс - от нуля до продвинутых тем: теоретическая база из 11 блоков, 14 модулей, 8 практических проектов, 14 лабораторных работ, диагностический протокол «как починить агента», библиотека готовых шаблонов, карта инструментов, 40 приёмов и каталог антипаттернов.

Главный тезис курса: способность модели и надёжность исполнения - это две разные вещи. Одна и та же модель в «голой» среде и в среде с продуманным harness даёт качественно разные результаты. Апгрейд модели - это самый дорогой и обычно не самый эффективный способ починить агента.

https://github.com/justxor/Harness_ru

420 0 11 1

Аналитик данных

8 Aug, 15:28

Data Science. SQL hub dan repost

🚀 ИИ-агент ускорил SQLite до 59% меньше чем за 8 часов

Ускорить SQLite хотя бы на 5% уже было бы серьёзным результатом. Это один из самых зрелых и оптимизированных проектов в мире - его команда почти 20 лет выжимает из кода каждую долю производительности.

Но AI-агент KISS Sorcar менее чем за 8 часов и с затратами меньше $150 добился заметного ускорения сразу в нескольких типах нагрузки.

Результаты:

- 2,06× быстрее в официальном speedtest1 (~30 тыс. операций)
- 1,90× в TATP — транзакционная OLTP-нагрузка
- 1,30× в Star Schema Benchmark — аналитические запросы
- 1,25× в kvtest — работа с BLOB и дисковым I/O

Агент нашёл места, где стандартная конфигурация SQLite несла лишние расходы — особенно при записи транзакций на диск.

После этого он:

- изменил код и настройки
- прогнал бенчмарки
- проверил свои же изменения на ошибки
- сохранил совместимость с существующими тестами

Более миллиона тестов SQLite продолжают проходить.

анализ зрелой кодовой базы → поиск узких мест → изменение реализации → бенчмарки → проверка собственных решений.

GitHub:
https://github.com/ksenxx/sqlite-optimized/

Blog: https://kisssorcar.github.io/blog/sqlite-optimization-blog.html

#AI #SQLite #Programming #CodingAgents #Performance #OpenSource

567 0 7

Аналитик данных

3 Aug, 17:21

Rust dan repost

✔️ Firecrawl открыла один из самых быстрых PDF-парсеров

Компания выложила в open source pdf-inspector - библиотеку на Rust, которая превращает PDF в Markdown, сохраняя структуру документа, заголовки и таблицы.

По заявленным тестам, обработка одной страницы занимает около 0,002 секунды, а набор из 200 PDF был пройден примерно за 2,8 секунды.

Главное здесь не одна скорость: парсер старается сохранить исходную логику документа, поэтому результат удобнее сразу отдавать в RAG, поиск, анализ или пайплайн подготовки данных.

Проект полностью открыт.

https://github.com/firecrawl/pdf-inspector

611 0 39 9

Аналитик данных

19 Jul, 14:02

Анализ данных (Data analysis) dan repost

00:16

Ох уж, эта богатая жизнь

853 0 9 9

Аналитик данных

11 Jul, 19:09

Агенты прокачивают друг друга

UCSB-AI выложили GEA, фреймворк для open-ended self-improvement агентов через обмен опытом.

Идея простая, но мощная: улучшать не одного агента в вакууме, а целую группу агентов как одну эволюционирующую систему.

Один агент нашёл удачный паттерн, другой переиспользовал его, третий доработал, группа стала сильнее.

Это похоже на переход от «один AI сам себя улучшает» к «популяция агентов накапливает коллективный опыт».

В репозитории есть код для запуска GEA, интеграция с SWE-bench и Polyglot, Docker-окружение, промпты и инструменты для foundation-моделей. Проект распространяется под Apache-2.0.

https://github.com/UCSB-AI/GEA

1.1k 0 17 1

Аналитик данных

4 Jul, 17:04

✔️ Data-Juicer: пайплайн для подготовки данных под foundation models

Alibaba и сообщество Data-Juicer развивают open-source систему для обработки датасетов перед обучением, дообучением и RAG.

Data-Juicer помогает чистить, фильтровать, дедуплицировать, синтезировать и анализировать данные. Работает не только с текстом, но и с мультимодальными датасетами: изображениями, аудио и видео. В версии 2.0 заявлено больше 100 операторов для разных модальностей.

Практический сценарий понятный: есть сырой корпус из разных источников, где много дублей, мусора, слабых примеров и перекоса по доменам. Data-Juicer позволяет собрать воспроизводимый data recipe, прогнать его на локальной машине или в распределённом режиме и потом оценить, как изменения в данных влияют на модель.

Проект смотрит на данные как на отдельный слой оптимизации. Позволяет настроить качество, смесь, фильтры и пайплайн обработки. В ранней работе авторы показывали прирост до 7.45% по среднему score на 16 LLM-бенчмарках и 17.5% win rate в GPT-4 pairwise evaluation за счёт data recipes.

https://github.com/datajuicer/data-juicer

872 0 13 10

Аналитик данных

24 Jun, 03:29

Мы вообще понимаем, насколько Месси статистически ненормален?

Я наткнулся на цифру: по голам + ассистам за 90 минут он почти на 6 стандартных отклонений выше среднего нападающего из топ-лиг.

Для контекста: это уже не «очень сильный игрок».

Это уровень, который статистика почти не ожидает увидеть при жизни одного поколения.

Вот почему спор про Месси часто ломается: его сравнивают как футболиста, а он по цифрам ближе к аномалии.

Мы реально застали сбой системы.

Или всё ещё есть сомневающиеся?

1.2k 0 31 19

Аналитик данных

17 Jun, 01:59

⚡️ Ling & Ring 2.6: новый техрепорт и open-weight модели

Ant Ling выпустили технический отчёт по Ling & Ring 2.6 и открыли два base checkpoint.

Главное:

* 7:1 Hybrid Linear Attention: 7 Lightning Attention слоёв + 1 MLA слой, чтобы сделать 256K context практичнее
* KPop RL: адаптивный Binary KL вместо uniform KL, прирост SWE-bench Verified с 70.8% до 76.28%
* ~4× token efficiency: больше “интеллекта” на меньшее число output-токенов
* Ling-2.6-flash: 104B, быстрый inference
* Ling-2.6-1T: trillion-scale flagship
* Ring-2.6-1T: deep reasoning и long-horizon agentic задачи

Суть релиза: команда оптимизирует не только модель, а всю связку architecture + training + agentic capability.

Открыты:

* Ling-2.6-1T-base
* Ling-2.6-flash-base
* код и inference-стек

📑 Full technical report: http://arxiv.org/abs/2606.15079
🧱 Ling-2.6-1T-base:
http://huggingface.co/inclusionAI/Ling-2.6-1T-base
🧱 Ring-2.6-flash-base:
http://huggingface.co/inclusionAI/Ling-2.6-flash-base
💻 Code:
http://github.com/inclusionAI/Ling-V2.5
⚙️ Inference:
http://github.com/inclusionAI/linghe

836 0 8 3

Аналитик данных

13 Jun, 19:03

The Information: по сообщениям, Anthropic переходит от аренды облачных вычислений к аренде и самостоятельному управлению дата-центрами. Планируемая мощность в США — более 1 ГВт, а Google потенциально может выступить гарантом или поддержкой по арендным платежам.

Старая модель была простой: Anthropic платит облачным провайдерам за GPU или кастомные чипы, но сам провайдер контролирует здание, электропитание, сеть, охлаждение и большую часть графика поставок железа.

Новая модель приближает Anthropic к «цеху» ИИ-индустрии, где дата-центры — это уже не офисные здания, а энергоёмкие машинные залы, круглосуточно питающие системы обучения и инференса.

Для контекста: до сих пор вычислительная стратегия Anthropic в основном строилась через облачных провайдеров. Компания уже взяла на себя обязательства по аренде серверных мощностей более чем на 10 ГВт, включая соглашение с Google на $200 млрд.

Также Anthropic заключила крупные облачные сделки с Akamai, AWS, CoreWeave и Fluidstack. Они охватывают в том числе железо Amazon Trainium и партнёрство с Fluidstack на $50 млрд.

Кроме того, компания расширила команду по дата-центрам и подписала договор аренды со SpaceX/xAI на весь дата-центр Colossus 1 за $1,25 млрд в месяц, а также получила площади в Colossus II.

793 0 0 3

Аналитик данных

13 Jun, 16:49

🖥 Python в 2026 - уже не просто «первый язык программирования».

Это инструмент, с которым можно автоматизировать задачи, писать скрипты, собирать проекты, работать с данными, делать ботов и использовать ИИ как ускоритель разработки.

Но есть проблема: большинство новичков учат Python кусками. Немного синтаксиса, пару задачек, немного теории - и потом ступор: «а что с этим делать дальше?»

Этот курс сделан иначе. Здесь упор на реальную практику: вы не просто смотрите уроки, а постепенно учитесь писать код, разбирать ошибки, собирать рабочие решения и понимать, как Python применяется в нормальных задачах.

Что внутри:

- Python с нуля понятным языком
- практика вместо бесконечной сухой теории
- реальные задачи и проекты
- автоматизация рутины
- работа с файлами, данными и API
- понятная логика программирования
- современный подход к разработке с ИИ
- отдельный акцент на вайбкодинг

Вайбкодинг -это умение правильно ставить задачу, проверять код, понимать результат и ускорять работу без слепого копирования. В 2026 году это уже не бонус, а нормальный навык разработчика.

Сегодня скидка 60 процентов: https://stepik.org/course/288218/info

645 0 1 5

Аналитик данных

16 May, 12:16

Rust dan repost

👣 Я заставил LLM писать Rust полгода. Вот что они стабильно ломают

Полгода я использовал Claude, GPT и Cursor как основной инструмент для написания Rust-кода в проде. Не как «помощник для бойлерплейта», а как полноценного второго разработчика на монолите примерно в 80 тысяч строк (бэкенд обработки потоковых данных, tokio, sqlx, немного unsafe в hot path).

Доля сгенерированного кода в коммитах последних шести месяцев около 40%, остальное это правки, рефакторинг и места, куда модель я не пускаю.

За это время накопилась коллекция ошибок, которые модели делают с пугающей регулярностью, и которые проходят cargo build, проходят cargo test, иногда даже проходят cargo clippy, и при этом являются либо UB, либо логически некорректным кодом, либо тем самым «работает на моей машине».

Я не буду писать, какая модель лучше. К моменту публикации статьи рейтинг устареет. Я расскажу про категории ошибок, которые воспроизводятся у всех топовых моделей весной 2026 года, и которые упираются не в качество обучающих данных, а в фундаментальные слепые пятна архитектуры трансформеров применительно к системе типов Rust.

Цифры, которые буду приводить дальше, получены так: я завёл бенчмарк из 50 типовых задач (написать функцию, отрефакторить, добавить фичу), прогонял каждую через четыре модели в течение полугода, и руками классифицировал ошибки. Это не academic-level статистика, но порядки величин показывает.

🔜 Читать дальше

@rust_code

781 0 9 3

Аналитик данных

10 May, 16:59

00:24

20-летний парень заработал $37 250 за месяц на YouTube-контенте, почти не открывая монтажку.

Он собрал автономную «фабрику контента», где Claude работает мозгом, а Premiere Pro - руками. Система крутится 24/7, пока он просто живёт своей жизнью.

Claude анализирует ниши с высоким CPM, пишет сценарии и через Python-скрипты запускает озвучку и генерацию видео. Уже в первый месяц один из его каналов набрал сотни тысяч просмотров на Shorts.

Одно клиентское видео за $400 - 15 минут работы ИИ - $400 прибыли.

20 видео в неделю - $8 000.

У него была идея, а Claude сделал всё остальное: от первой строки сценария до финального рендера.

https://x.com/shmidtqq/status/2053216306384515081

915 0 27 11

Аналитик данных

30 Apr, 13:03

Machinelearning dan repost

03:45

Video oldindan ko‘rish uchun mavjud emas

Telegram'da ko‘rish

✔️ Mistral выпустила Medium 3.5 и Remote Agents в среде Vibe

Medium 3.5 - модель на 128 млрд параметров с контекстным окном 256K токенов. Веса опубликованы на Hugging Face под модифицированной лицензией MIT. Цена API - $1,50/$7,50 за млн. входящих/сгенерированных токенов.

Уровень рассуждений настраивается под каждый промпт. На SWE-Bench Verified модель набрала 77,6%, опередив Claude Sonnet 4.5.

Вместе с моделью Mistral представила Remote Agents в среде Vibe. Сессию рефакторинга или генерации кода, начатую локально, можно перенести в облако: агент дальше работает асинхронно в изолированной песочнице, ставит зависимости, вносит правки и создаёт PR.

Le Chat получил Work Mode для многошаговых задач: ассистент на базе Medium 3.5 разбирает почту, сверяется с календарём, заводит тикеты в Jira.
mistral.ai

✔️ AWS запустил Amazon Quick: фоновый ассистент с долговременной памятью.

Quick - десктопный ассистент, который работает в фоне, индексирует локальные файлы, календари и почту и подключается к Slack, Teams, Outlook, Gmail, Salesforce и Jira.

Он строит персональный граф знаний пользователя: запоминает предпочтения, контакты в команде и бизнес-контекст между сессиями. Параллельно отслеживает активность в приложениях и подтягивает документы к встречам, напоминает о задачах и предупреждает о конфликтах в расписании.

В релизе: генерация приложений, дашбордов и веб-страниц по текстовым запросам, а также создание документов, презентаций, инфографики и изображений прямо в чате. Плюс браузерная автоматизация и интеграция с Kiro CLI и Claude Code.

Quick доступен в 2 тарифах - бесплатном и Plus.
aboutamazon.com

✔️ Exa становится одним из поисковых бэкендов Gemini

Exa получила 2 канала интеграции с Gemini: Grounding with Exa в Vertex AI (пока в режиме превью) и Exa Agent на маркетплейсе агентов в Gemini Enterprise.

Grounding with Exa подключает Gemini к публичному вебу через API Exa. Модель Highlights отбирает из страниц релевантные фрагменты и отдаёт их в контекст вместо сырого HTML- это снижает шум на задачах, где важна свежесть данных или фактическая точность.

Exa Agent работает из рабочего пространства Gemini: ресерч по вебу, поиск похожих страниц, вытягивание контента по URL. Установка - через каталог агентов, без кода.
exa.ai

✔️ Исследователь Manifold обнаружил ботнет из агентов на ClawHub

Акс Шарма из Manifold обнаружил на платформе ClawHub кампанию ClawSwarm: 30 скиллов для OpenClaw превращали ИИ-агентов в криптовалютный ботнет. Суммарно расширения скачали около 10 тысяч раз.

Вредоносная логика лежит в инструкциях файлов SKILL.md: агент в фоне регистрируется на стороннем сервере, передаёт список своих возможностей, создаёт криптокошелёк в сети Hedera и отправляет управляющему узлу приватный ключ. Каждые 4 часа агент опрашивает сервер за новыми задачами по фармингу токенов.

Сканеры безопасности угрозу не ловят: скрипты делают чистые запросы и используют официальные SDK, да и атака сводится к злоупотреблению логикой ИИ, а не к программному взлому.
theregister.com

✔️ ElevenMusic: стриминг с генерацией и монетизацией ремиксов

ElevenLabs запустила площадку ElevenMusic, где стриминг совмещён с генерацией треков. На бесплатном тарифе доступно 7 генераций в день, подписка за $9,99 в месяц поднимает лимит до 500 композиций.

Треки можно публиковать и слушать только внутри сервиса. Для использования в играх, рекламе и других внешних продуктах нужен тариф ElevenCreative Music.

На старте в каталоге работы более 4000 авторов. Слушатель может менять темп или жанр любого трека из библиотеки и собирать собственные композиции по текстовым промптам.

Платформа платит авторам за прослушивания оригиналов и ремиксов - та же механика, что в библиотеке голосов ElevenLabs, где создатели моделей суммарно получили более $11 млн.
elevenlabs.io

709 0 0 3

Аналитик данных

29 Apr, 16:39

⚡️ Вы слышали про Rust. Знаете, что он быстрый, безопасный и что за ним будущее.

Осталось одно: сесть и выучить.

Этот курс со Stepik- кратчайший путь от «знаю что такое Rust» до «пишу на нём».

6 модулей, 50 уроков, 143 теста. Ownership, borrowing, traits, async, Tokio, Axum, макросы, WASM — всё разложено по полочкам и закреплено практикой.
Никакого видео на 40 минут ради одной мысли. Подробный текст, много кода, реальные задачи после каждого урока. На выходе — портфолио из 10+ проектов: от CLI-утилит до REST API с базой данных.

48 часов действует скидка 55 процентов: stepik.org/course/269250

619 0 2 3

Аналитик данных

26 Apr, 12:18

⚡️ 12 крутых вещей, которые умеет Claude

Большинство до сих пор общается с Claude как с обычным чат-ботом. В итоге использует примерно 10% того, что он реально умеет.

Вот остальные 90%.

1. Сайты без кода через Claude Code

Подключаете GitHub, описываете обычным языком, что нужно собрать, и выкатываете в прод. Лендинги, дашборды, внутренние тулзы - это уже не демо, а рабочий сценарий.

2. Доступ к вашему компьютеру

Claude может кликать, открывать сайты и работать на Mac, пока вас нет рядом. Управлять процессом можно с телефона через Dispatch.

3. Skills через /commands

Один раз описываете сценарий, дальше команда вроде /linkedin или /brief запускает его в один клик. Skills можно расшаривать всей команде.

4. Слайды с ресёрчем из одного промпта

Claude изучает тему, собирает структурированный бриф и превращает его в презентацию через Gamma. Без ручной копипасты между вкладками.

5. Расписание

Регулярные задачи запускаются автоматически. Например, сводка по конкурентам каждый понедельник в 7 утра. Настройка занимает пару минут.

6. Excel-файлы из текста

Описываете, какая таблица нужна, и получаете финансовую модель, дашборд или аналитику. Без ручного написания формул.

7. Connectors

Claude можно подключить к Slack, Gmail, Google Drive, Notion и десяткам других сервисов. Он не просто пересказывает данные, а работает внутри ваших инструментов.

8. Cowork как AI-сотрудник

Указываете рабочую папку, дальше Claude сам читает файлы, задаёт уточняющие вопросы и выдаёт готовые документы, отчёты и черновики.

9. Projects с памятью

Cowork Projects помнят прошлые сессии. Пишете «продолжи отчёт с прошлой недели», и контекст подтягивается без повторного объяснения.

10. Плагины под роль

Есть готовые наборы для Sales, Marketing, Legal, Finance и Data. Каждый даёт специализированные workflow, команды и шаблоны под конкретную работу.

11. AskUserQuestion

Claude сам задаёт нужные уточняющие вопросы в виде кликабельной формы. Не нужно писать километровый промпт и пытаться заранее предусмотреть всё.

12. Claude Design

Лендинги, pitch decks, прототипы приложений, экспорт в Canva, PDF или сразу в Claude Code на доработку.

Главная мысль простая: Claude давно перестал быть чат-окном с текстом. Это связка из агента, инструментов, расписаний, памяти и доступа к вашим сервисам.

Вопрос уже не в том, что он умеет. Вопрос в том, какие из этих 12 возможностей вы реально подключили.

721 0 23 7

Аналитик данных

13 Apr, 19:00

🚀 OpenAI выкатили набор бесплатных скиллов для Codex — можно сильно разгрузить разработку

Теперь часть задач можно просто отдать агенту: от генерации презентаций до полноценной разработки приложений.

- Внутри уже готовы рабочие воркфлоу:
- агент умеет собирать презентации
- помогает с iOS и macOS разработкой
- интегрируется с Figma и работает с дизайном
и это только базовый набор

Устанавливается всё в один клик — без долгой настройки и шаманства.

Фактически это превращает Codex из “помощника” в полноценный инструмент, который закрывает куски реальной работы.

https://developers.openai.com/codex/use-cases

848 0 14

Аналитик данных

13 Apr, 17:01

🚀 Ты всё ещё называешь обёртку над ChatGPT «AI-продуктом»?

Пока ты пишешь промпты - рынок уже ушёл дальше.

Сейчас выигрывают не те, кто умеет красиво формулировать запросы, а те, кто строит агентные системы:
- принимают решения сами
- ходят в API
- работают с Postgres и Redis
- управляют браузером через Playwright
- доводят задачи до результата без человека

И вот правда, о которой мало говорят:

90% таких систем умирают между ноутбуком и продом.

Работает локально. Ломается в реальности.
Нет архитектуры. Нет устойчивости. Нет деплоя.

AI Agents Engineering - курс со Stepik, который закрывает этот разрыв.

- LangGraph, AutoGen, Computer Use
- архитектура агентов, а не «скрипты на коленке»
- LLMOps, логирование, стабильность
- деплой в Docker и работа в проде

8 модулей, 120+ шагов, всё через практику.

На выходе не «сертификат ради галочки», а:
- рабочий production-агент
- понимание, как строить такие системы с нуля
- навыки, за которые уже платят

Сейчас самое окно входа.
Через полгода это станет базой, а не преимуществом.

Скидка 55% действует ещё 48 часов: https://stepik.org/a/276971/

720 0 0 4

Аналитик данных

13 Apr, 15:12

Хочешь писать код быстрее в 10 раз?
Вот команды Claude Code, которые реально бустят работу.

Очистить контекст — /clear
Сжать историю — /compact
Закоммитить изменения — /commit

Развернуть приложение — /ship
Проверить код — /review
Протестировать — /test

Нашёл баги — /debug
Нужно улучшить код — /refactor
Сделать документацию — /docs

Не знаешь с чего начать — /plan
Хочешь разобраться — /explore
Нужно параллельно — /parallel

И для массовых задач — /batch

Сохрани эту шпаргалку, чтобы не потерять.

635 0 21 3

Аналитик данных

12 Apr, 08:08

🚀 SEO теперь можно разбирать через ИИ, а не вслепую

Появился мощный инструмент для SEO-оптимизации, который быстро показывает, почему сайт не добирает позиции в поиске и что именно нужно исправить.

Сервисы на базе Claude и ChatGPT проводят полный аудит: проверяют AI-видимость, качество контента, SEO-метрики, структурированные данные и техническое состояние сайта. На выходе вы получаете итоговый скор и понятный план действий, а не просто набор сухих замечаний.

То есть инструмент не только находит проблемы, но и подсказывает, что делать дальше, чтобы реально подтянуть выдачу.

Отдельно есть PDF-отчёт для брендов. В нём собирается анализ упоминаний компании на популярных площадках, чтобы можно было быстро оценить цифровое присутствие и понять, где усиливать маркетинг.

Удобная штука для тех, кто хочет не гадать, почему сайт просел, а сразу получить внятную карту роста.

https://github.com/zubair-trabzada/geo-seo-claude

641 0 18 3

Купить живой трафик

Telegram Analytics

SearcheeBot

Аналитик данных

Kanal geosi va tili

Toifa

Аналитик данных

Аналитик данных

Аналитик данных

Аналитик данных

Аналитик данных

Аналитик данных

Аналитик данных

Аналитик данных

Аналитик данных

Аналитик данных

Аналитик данных

Аналитик данных

Аналитик данных

Аналитик данных

Аналитик данных

Аналитик данных

Аналитик данных

Аналитик данных

Аналитик данных

Аналитик данных

6 231

Kanalda mashhur

Sayt tili

Купить живой трафик

Telegram Analytics

SearcheeBot

Аналитик данных

Kanal geosi va tili

Toifa

6 231

Kanalda mashhur