28 measurements spanning 31 days, net -307. Dots are measurements; the straight line between them is drawn to join them, not to claim we know the path taken in between — snapshots are recorded only when a count changes, so gaps mean “no change observed”, never “interpolated”. The vertical axis spans 25,271–25,688 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded, most recent 20 of 28
Measured (UTC)
Subscribers
Change
6 Sept 2026, 23:00
25,319
-33
4 Sept 2026, 05:56
25,352
-27
2 Sept 2026, 18:13
25,379
-13
1 Sept 2026, 17:52
25,392
-4
31 Aug 2026, 18:37
25,396
-24
30 Aug 2026, 17:13
25,420
-7
29 Aug 2026, 18:53
25,427
-18
28 Aug 2026, 00:33
25,445
-5
27 Aug 2026, 02:29
25,450
-19
26 Aug 2026, 01:56
25,469
-6
25 Aug 2026, 04:11
25,475
-8
24 Aug 2026, 02:28
25,483
-36
22 Aug 2026, 11:19
25,519
-17
20 Aug 2026, 23:43
25,536
-7
19 Aug 2026, 20:24
25,543
-3
18 Aug 2026, 18:34
25,546
+2
17 Aug 2026, 20:17
25,544
+3
16 Aug 2026, 21:15
25,541
-10
15 Aug 2026, 15:37
25,551
-13
14 Aug 2026, 01:57
25,564
first reading
Engagement
91 posts held, back to 3 August 2026 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 60 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
13.7%
avg views ÷ 25,319 subscribers
Avg views / post
3,480
59 posts measured
Reaction rate
0.305%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
59
of 91 held
ERR is average views per post over the last 30 days divided by subscribers, the definition TGStat uses, so this figure is comparable with the one you will see elsewhere. It falls structurally as a channel grows: a high ERR on a small channel and a low one on a large channel describe reach mathematics, not quality. We publish the figure and the sample it came from and pass no verdict on it.
ER is defined industry-wide as (forwards + reactions + comments) ÷ views — note the denominator is views, not subscribers. Telegram’s public web preview carries views and reactions but not forward or comment counts, so the reaction rate above is the reactions term only and is therefore a floor: the true ER for this channel is higher by an amount we have not measured and will not estimate.
What these figures were computed from
Window
Rolling 30 days · latest post in window 3 September 2026
Posts held
91 (3 August 2026 – 3 September 2026)
Views total
205,292
Reactions total
626
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
3 Sept 2026, 11:04 UTC
Views are a single reading per post, taken at the time above. A post published in the last day or two is still accumulating views, which pulls the 30-day average down slightly. That is a property of the standard definition rather than a fault in it, so we keep the definition rather than “correcting” the number into something nobody can reproduce.
Precision. Telegram publishes view counts on its public widget in short form — 8.12K, 3.7M — so any reading at or above 1,000 reaches us rounded to three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. Averages and rates derived from them are shown to the same precision rather than to the unit: a figure like 3,701,250 would assert digits nobody measured.
Reaction counts are published per emoji and rounded the same way, so a total below 1,000 is exact and a larger one is a sum that may carry a rounded component from each emoji above 1,000. Because it is a sum, it does not look rounded — read a large reaction total as three significant figures per contributing emoji rather than as the figure it prints.
What this channel posts
Video runtime
5h 20m
Average length
3m 46s
Measured directly from 85 videos with a duration reading, out of the posts we hold for this channel — not this channel’s whole posting history, only the sample this register has actually read. An exact reading to the second, taken from the post itself rather than from Telegram’s own rounded chrome, so it carries no ≈ mark.
Reaction mix
1,184 reactions across 91 posts, in 3 distinct kinds. The most used accounts for 72.0% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
853
72.0%
👍
267
22.6%
👎
64
5.41%
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 91 of the 91 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 1,184 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 91 most recent posts we hold, published 3 August 2026 to 3 September 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
۱۰ مخزن برتر گیتهاب برای هوش مصنوعی
این ویدیو به معرفی و بررسی ۱۰ پروژه جذاب و کاربردی هفته در گیتهاب میپردازد. اندرو وارنر و آدام براخان در این قسمت ابزارهای متنوعی مانند پلاگینهای Claude، مدلهای متنباز برای برنامهنویسی، پروژههای احیای سیستمعاملهای قدیمی مثل Omarchy و ابزارهای مدیریت مالی شخصی مانند Securo را معرفی میکنند. هدف این ویدیو آشنایی با ابزارهای متنباز جدید و بهینهسازی جریان کاری با استفاده ا…
توقف ساخت خروجیهای بیکیفیت با هوش مصنوعی
این ویدیو به شما یاد میدهد چگونه با استفاده از جریانهای کاری مدرن در برنامهنویسی و هوش مصنوعی، اپلیکیشنهای وب حرفهای و تولیدی بسازید و از ساخت خروجیهای سطحی و عمومی فاصله بگیرید. مدرس ویدیو با استفاده از ابزارهایی مانند Claude، مدل Cense 2.5 از پلتفرم Hicksfield، و سرویس Cloudflare، یک نقشه راه پنج مرحلهای از جمعآوری دقیق دادههای پروژه تا پیادهسازی انیمیشنهای اسک…
۷ مهارت کاربردی چتجیپتی برای کارهای روزمره 🛠
پل لیپسکی در این ویدیو نحوه استفاده از مهارتها یا همان Skills را در نسخه ChatGPT Work آموزش میدهد. او با معرفی ابزارهایی مثل Pushover برای ارسال اعلان، Obsidian، Vimeo و افزونه Remotion، نشان میدهد چگونه میتوان کارهای تکراری و تولید گرافیک حرکتی را هوشمندانه مدیریت کرد.
تا حالا شده برای هر پروژه جدید مجبور بشید تمام دستورات و گردشکارهای قبلی رو از اول به هوش مصنوع…
ترفندهای حرفهای طراحی سایت با کلود
این ویدیو راهنمایی کاربردی برای ساخت وبسایتهای باکیفیت و مشتریپسند با استفاده از هوش مصنوعی Claude است. در این مسیر، از ابزارهایی مثل Relume برای نقشهکشی و وایرفریمسازی، Higgsfield برای تولید محتوای بصری، و پلتفرمهای Savee و 21st.dev برای ایدهپردازی طراحی استفاده میشود.
گاهی اوقات داشتن یک وبسایت زیبا کافی نیست و باید اصول تبدیل بازدیدکننده به مشتری را رعایت کرد. در این …
مهندس مارکتینگ: شغل یک میلیون دلاری با هوش مصنوعی 🤖
این ویدیو به معرفی نقش جدیدی به نام «مهندس مارکتینگ» میپردازد. گرگ ایزنبرگ در این بحث آموزشی، توضیح میدهد که چطور با استفاده از ایجنتهای هوش مصنوعی (مثل Grokbot، Claude و Codex)، دادهها و کدنویسی، میتوان سیستمهای بازاریابی هوشمندی ساخت که بهطور خودکار باعث رشد کسبوکار شوند.
گاهی فکر میکنیم بازاریابی فقط تولید محتواست، اما این ویدیو نشان میدهد که با طراحی…
زیر و بم مدیریت ایجنتهای هوش مصنوعی
این ویدیو نگاهی دقیق به عملکرد استارتاپ Guild.ai دارد که توسط جیمز اورینگهام و کریس واتروسون تأسیس شده است. تمرکز این مجموعه بر ساخت لایهای برای مدیریت، نظارت و کنترل هزینههای ایجنتهای هوش مصنوعی در محیطهای کاری است تا شرکتها بتوانند بدون نگرانی از مصرف بیرویه توکنها و مشکلات امنیتی، از این ابزارهای خودکار در پروژههای خود استفاده کنند.
گاهی فکر میکنیم ایجنتها جادویی هس…
چطور خلاقیتمان را شکوفا کنیم؟ 🎨
در این ویدیو، اندرو هیبرمن با ریک روبین، تهیهکننده موسیقی، درباره ماهیت خلاقیت و فرآیند هنری گفتگو میکند. آنها به بررسی مفاهیمی مانند اعتماد به سلیقه شخصی، مراحل مختلف کار خلاقانه (از جمعآوری ایدهها تا تکمیل پروژه) و نقش حضور ذهن و مدیتیشن میپردازند.
گاهی تصور میکنیم برای خلاق بودن حتماً باید شرایط خاصی داشته باشیم، اما این گفتگو نشان میدهد خلاقیت بیشتر از هر چیزی به «توجه ک…
آموزش ساخت مدل استدلال از صفر 🧠
این ویدیو مسیر تبدیل مدلهای زبانی متداول (LLM) به مدلهای استدلالگر (Reasoning Models) را بررسی میکند. سباستین راشکا در این آموزش به مبانی ساخت چنین مدلهایی با استفاده از پایتون، PyTorch و ابزار مدیریت وابستگی uv میپردازد و راهنمای کاملی برای راهاندازی محیط توسعه در JupyterLab و VS Code ارائه میدهد. هدف این ویدیو آشنایی عملی با معماری مدلهای استدلال و مهارتهای مورد نیاز برای …
سریعترین روش چربیسوزی علمی
در این ویدیو، دکتر اندی گالپین، استاد حرکتشناسی، باورهای غلط رایج درباره کاهش وزن را تحلیل میکند. او با استفاده از مثالهای کاربردی مانند تفاوت پختوپز و شیرینیپزی، رویکردهایی مثل اندازهگیری دقیق (روش بیکر) در مقابل دنبال کردن مفاهیم کلی (روش کوک) را برای رسیدن به اهداف تناسب اندام بررسی میکند. هدف این ویدیو سادهسازی مسیر چربیسوزی با تکیه بر اصول علمی و تغییر رفتار است.
بسیاری از…
آینده شغلی در عصر هوش مصنوعی
اندرو انجی، از چهرههای شاخص حوزه هوش مصنوعی، در این گفتگو با مارینا موگیلکو به بررسی واقعگرایانه تأثیر هوش مصنوعی بر بازار کار و سیستم آموزشی میپردازد. این ویدیو با هدف رفع ابهامات و ترسهای عمومی، توضیح میدهد که چگونه هوش مصنوعی میتواند به جای حذف مشاغل، وظایف تکراری را بر عهده بگیرد و نقش انسان را در حوزههای خلاقانه و استراتژیک پررنگتر کند.
شاید فکر کنید با آمدن هوش مصنوعی، یا…
آموزش جامع فیلمسازی با هوش مصنوعی Google Flow
این ویدیو راهنمای کاملی برای کار با ابزار هوش مصنوعی Google Flow است. جیمی از مجموعه Teacher's Tech در این آموزش قدمبهقدم نشان میدهد که چگونه از لحظه نوشتن اولین پرامپت و استفاده از ایجنت (Agent) برای داستاننویسی، تا تولید تصاویر و ویدیوها با مدلهایی مثل Omni Flash و Nano Banana 2 پیش بروید. هدف اصلی این ویدیو یادگیری نحوه مدیریت اعتبارها (Credits)، حفظ ثبات کاراکت…
دیوید فریدبرگ: آینده اقتصاد در عصر هوش مصنوعی
این ویدیو گفتگویی است با دیوید فریدبرگ، کارآفرین و مشاور علمی سابق کاخ سفید، درباره تاثیرات واقعی هوش مصنوعی بر بازار کار، اقتصاد ایالات متحده و آینده علوم زیستی. در این گفتگو، او دیدگاههای خود را درباره مفاهیمی چون افول امپراتوری آمریکا، احتمال ظهور سوسیالیسم و نقش فناوریهایی مثل هوش مصنوعی در ارتقای بهرهوری انسان بیان میکند.
فریدبرگ معتقد است برخلاف تصور عموم، هوش…
❤5👍2👎1
Showing the 12 most recent of 91 posts we hold for @AiSegaro. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Forward network
Republished by
Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.
Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.
Mentions
Named by 7 registered channels — every channel on the register whose own posts have named this one, by its current username or any other username it currently holds, merged from two separately captured readings of the same fact so a namer caught by only one of them is not missed and a namer both caught is not counted twice. A username this channel has since dropped is not matched — that handle may belong to someone else now, and crediting today’s namer to yesterday’s owner would misattribute it.
Named by
Channels on the register whose posts name this channel's handle.
A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.
Cite this entry
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 6 September 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“AiSegaro 👾” (@AiSegaro), 25,319 subscribers as measured 6 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/AiSegaro.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.