Other / unclassifiable — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-FP8, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 25 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 30% confidence. This is a model’s judgement about what the channel is likely to be about, not a fact this register measured the way a subscriber count or a view count is measured — it can be revised on a later pass, and it carries no weight anywhere else on this page. How this classification works, and why it has no browse page of its own yet.
Growth
6 measurements spanning 32 days, net +28. 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 138–174 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
8 Sept 2026, 20:01
170
+3
30 Aug 2026, 16:09
167
+11
23 Aug 2026, 08:44
156
+11
16 Aug 2026, 20:15
145
+3
8 Aug 2026, 22:01
142
no change
8 Aug 2026, 05:00
142
first reading
Engagement
9 posts held, back to 23 July 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 1 page of Telegram’s post history, 20 posts per page.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 9 posts for this entry, the most recent from 7 August 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
What this channel posts
Video runtime
7m 54s
Average length
1m 35s
Measured directly from 5 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
121 reactions across 9 posts, in 12 distinct kinds. The most used accounts for 30.6% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
🔥
37
30.6%
❤
33
27.3%
👍
20
16.5%
🥰
6
4.96%
🤯
5
4.13%
🎉
4
3.31%
🤝
4
3.31%
👌
3
2.48%
👏
3
2.48%
🤓
3
2.48%
💯
2
1.65%
🐳
1
0.826%
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 9 of the 9 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 121 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 9 most recent posts we hold, published 23 July 2026 to 7 August 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.
Telegram Stars
Stars received
10
across the posts below
Posts paid on
3
of 9 we hold a reading for · 33%
Most on one post
4
single highest reading
A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @Lena_Endorfyny. Telegram publishes the count on the public post preview alongside ordinary reactions, and this register reads it there. It is the only figure on this site that measures money moving rather than attention.
Stars are not reactions, and the two are never added. They are rendered in the same strip on Telegram and counted in the same shape, but one is a tap and the other is a purchase. The reaction totals and the engagement rate elsewhere on this page exclude every figure in this section, and no rate here is computed against a reaction count.
This is not revenue, and we publish no currency figure. What a Star costs a reader and what it pays a channel are different numbers, Telegram takes a share we cannot observe, and the terms have changed. Converting a Star count into money would be an estimate dressed as a measurement, so the count is where we stop.
Counted over the 9 most recent posts we hold for this entry, published 23 July 2026 to 7 August 2026. Star counts above 1,000 reach us in Telegram’s short form and carry the same three-significant-figure rounding as everything else on this page.
📌 ПЯТНИЧНЫЙ СЕРИАЛ #Выход_из_дела
Я не знаю, «как надо» в бизнесе у серьёзных дядек. Как правильно продают бизнес — я в этом ноль.
Поэтому я сделала по-своему.
Сначала не стала выкладывать объявление. Села и подумала: кому написать? Кто может подсказать? У кого есть контакты тех, кому это может быть интересно?
Так и начала.
Написала коммерческое предложение. Без воды, по фактам:
📍оборот
📍оборудование
📍команда
📍…
*Важное отступление:
Видео снято не голливудским оператором, а мной. Я сейчас параллельно осваиваю роли оператора, режиссёра и монтажёра. Это пока экспериментальный формат, но я учусь. Надеюсь, вы закроете глаза на картинку и посмотрите на суть ❤️
📌 #Сила_в_ошибках : КАК Я УВОЛЬНЯЛ ДРУЗЕЙ И ВЫРОС НА 60%
Знакомьтесь, сегодня мой гость - Константин Реук, генеральный директор Красноярского завода железобетонных изделий №1. И мой одногруппник по Президентской программе в СФУ,
Мы встретились, выпили кофе и час проговорили о самом больном. Костя сразу выдал: «Говорить буду про ошибки, на которых прокалывается каждый предприниматель».
Кстати, Костя когда-то сам бы…
Очередная моя ошибка ⤵️
Меня тут в комментариях спросили:
«Лена, ты всё про операционку, да про людей. А где маркетинг?»
А нигде.
Потому что маркетинг для меня — это самая запутанная, больная и тёмная зона. Я до сих пор пытаюсь понять, что это за зверь, чем конкретно должен заниматься этот специалист и по каким метрикам судить — работает система или деньги просто летят в трубу.
Единственное, что я усвоила на …
Ко мне в цех недавно заглядывала мама с тётей)
Такие милые☺ Удивлялись неведомым ингредиентам и сами попробовали взбить эту странную Аквафабу...
У девчат всё получилось!)
Эндорфиновое крещение прошли 😄
Пятничный сериал #Выход_из_дела : Как оценить бизнес, когда продаешь не просто «железяки»?
Продолжаю хроники моего выхода из проекта. И сейчас я уткнулась в этап, от которого у меня немного кипят мозги — оценка бизнеса.
С материальным железом всё плюс-минус понятно:
Открыла Авито, посмотрела, за сколько сейчас продают б/у холодильники, производственные столы, печи и технику в похожем состоянии. Сложила цифры — получ…
Ошибка на 1,5 миллиона, «охота» за кадрами и главный секрет сильной команды
от основателя финансовой компании - Ксении Нехороших
Сколько стоит один промах сотрудника?
В новом выпуске #Сила_в_ошибках — честный кейс о том, как снятие с себя ответственности сотрудников и нарушения технологии обошлась компании от 500 000 ₽ до 1 500 000 ₽.
Но дело даже не только в деньгах. Это сорванные контракты, ушедшие клиенты и бе…
📌 Пятничный сериал #Выход_из_дела : Как я «обрадовала» цех, или Прыжок с парашютом по-красноярски 🪂
Я сделала то, к чему ментально вообще не была готова. Рассказывать команде, что я продаю «Эндорфины».
Мне-то казалось: ну подумаешь, я человек прямой, выйду и скажу легко. А вот фигушки.
Когда пришло время произносить это вслух, слова просто обмякли во рту. Это было точь-в-точь как когда я стояла с парашютом у откры…
«Умножить на 3, нанять консультанта, прочитать две книги. И всё равно — маржа 7%.
Для продажи сейчас я банально провожу инвентаризацию оборудования, считаю его стоимость... Поэтому пока расскажу свою историю калькуляторной слепоты»
Я 6 лет пыталась понять, сколько на самом деле стоят мои десерты.
Но благодаря обучению сейчас могу признать:
Всё это время я болела «калькуляторной слепотой».
---
📍Сначала я делал…
❤10👌3👍2🎉1
Showing the 9 most recent of 9 posts we hold for @Lena_Endorfyny. 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.
Stars beside a post are paid reactions — Telegram Stars, bought with money and spent on that post. They are a different unit from reactions and are never added to them, here or anywhere else on this page.
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
Names
Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.
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 8 September 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Лена. Как не надо в бизнесе” (@Lena_Endorfyny), 170 subscribers as measured 8 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/Lena_Endorfyny.
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.