Channel
@QA4Life
On this record: Topic · Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Posts edited after publishing · Citations · Telegram's recommendations · Cite this entry
7,821subscribers
-106 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 3,162–10,000.
| Telegram ID | -1001809206919 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @QA4Life |
| Created | Between 1 October 2022 and 30 September 2023 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 7 August 2026 |
| Last confirmed live | 31 October 2026 |
| Measurements held | 23 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 31 October 2026 |
| On Telegram | t.me/QA4Life |
Technology — 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 12 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 100% 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 the other topics.
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 31 Oct 2026, 10:28 | 7,821 | -10 |
| 28 Oct 2026, 14:10 | 7,831 | -7 |
| 25 Oct 2026, 21:36 | 7,838 | -2 |
| 22 Oct 2026, 22:27 | 7,840 | -17 |
| 19 Oct 2026, 14:38 | 7,857 | -11 |
| 16 Oct 2026, 04:49 | 7,868 | -15 |
| 13 Oct 2026, 08:20 | 7,883 | -12 |
| 7 Oct 2026, 07:02 | 7,895 | +9 |
| 30 Sept 2026, 02:59 | 7,886 | +6 |
| 15 Sept 2026, 19:56 | 7,880 | -10 |
| 11 Sept 2026, 17:19 | 7,890 | +26 |
| 6 Sept 2026, 18:41 | 7,864 | +1 |
| 2 Sept 2026, 05:34 | 7,863 | -7 |
| 30 Aug 2026, 02:05 | 7,870 | -6 |
| 27 Aug 2026, 12:06 | 7,876 | -2 |
| 24 Aug 2026, 04:46 | 7,878 | -6 |
| 20 Aug 2026, 15:51 | 7,884 | +5 |
| 17 Aug 2026, 16:17 | 7,879 | -10 |
| 14 Aug 2026, 16:06 | 7,889 | -18 |
| 10 Aug 2026, 21:21 | 7,907 | first reading |
62 posts held, back to 30 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 20 pages 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 62 posts for this entry, the most recent from 28 August 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
Measured directly from 8 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.
148 reactions across 35 posts, in 12 distinct kinds. The most used accounts for 30.4% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 45 | 30.4% | |
| 👍 | 33 | 22.3% | |
| 🔥 | 32 | 21.6% | |
| 🤣 | 13 | 8.78% | |
| 😁 | 11 | 7.43% | |
| 💯 | 3 | 2.03% | |
| 🙏 | 3 | 2.03% | |
| 🤡 | 3 | 2.03% | |
| 😢 | 2 | 1.35% | |
| 👏 | 1 | 0.676% | |
| 😍 | 1 | 0.676% | |
| 😭 | 1 | 0.676% |
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 39 of the 62 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 148 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 62 most recent posts we hold, published 30 July 2026 to 28 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.
🔥 Alibaba запустила QwenWork - универсального ИИ-сотрудника Платформа, где задачу описывают обычным языком, а агент сам доводит её до готового результата. Ответ конкуренту в лице ChatGPT Work от Alibaba вышел сразу в публичной бете по всему миру. • 📝 Задача текстом: описываешь, что нужно, агент выполняет работу и отдаёт готовый артефакт • 🧠 Память о пользователе: со временем агент запоминает, как вы привыкли работа…
🔥 Claude Cowork получил собственный браузер Больше не нужно расширение: когда задача требует открыть сайт, браузер запускается прямо внутри приложения Claude. Агент сам переходит по страницам, читает их, нажимает кнопки и заполняет формы. • 🧭 Работа без setup: ни расширений, ни настроек - веб-часть задачи просто отдаётся Claude • 🖥 Изолированный браузер: это браузер Claude, а не ваш. Он не видит ваши вкладки, закла…
🗞 Моя новая статья на Хабре: регрессионное тестирование в Scrum 🖐Всем привет! Сегодня залил на Хабр статью-исследование, над которой работал несколько недель. Главная мысль: регрессия в Scrum - это управление риском, а не прогон перед релизом. Разбираю проблему от анализа влияния до критериев релиза. Пять идей из статьи: • 🔍 Анализ влияния - делается до разработки, а не после • 🎯 Приоритизация - набор проверок соб…
🔥4
🔥 SQL Noir - учим SQL, расследуя преступления SQL Noir - браузерная игра, где ты детектив в нуарном агентстве 80-х, а улики спрятаны в базе данных. Чтобы раскрыть дело, приходится писать SQL-запросы. • 🕵️ Каждый кейс - это бриф, схема базы и набор данных. Ищешь подозрительные паттерны, связываешь таблицы, проверяешь алиби • 🛠 Встроенный SQL-редактор на SQL.js - ничего устанавливать не нужно, открыл и поехал • 📈 Сло…
🔥 Alibaba показала архитектуру будущего Qwen4 Вышла Qwen3.8-Flash-Next - открытая мультимодальная MoE-модель, которая служит ранним показом архитектуры для будущего семейства Qwen4. Веса открыты, поэтому разобрать новинку можно уже сейчас. • 🧠 Параметры: 125 млрд в основном блоке, но на каждый токен активируются только 6 млрд. Ещё 51 млрд вынесены в отдельную N-gram-память, 4 млрд - в модуль предсказания нескольких…
❤1
🔥 Загадочная Ox Alpha оказалась GLM-5.3-Flash Несколько дней модель тестировали анонимно под именем ox-alpha на OpenRouter и OpenCode, и она стала самой популярной за неделю. Теперь Z.ai раскрыла карты: это GLM-5.3-Flash, первая мультимодальная модель в линейке GLM-5. • 🧠 Мультимодальность: работает с текстом, изображениями и видео • ⚡️ Эффективность: 320 млрд параметров всего, но при каждом запросе задействуется т…
Почему баги бессмертны, а интеграция — это «золотая жила» для тестировщика 🔔 Специфика проектов сильно различается: на одних «хромает» стабильность визуального интерфейса и логика клиентской части (фронтенд), на других — архитектура и стабильность обработки данных на стороне сервера (бэкенд). Однако фундаментальное правило разработки неизменно: до тех пор, пока программный код пишется людьми (или генерируется нейрос…
👍1🔥1
🔥 OpenAI показала первые результаты чипа Jalapeño, спроектированного при помощи ИИ OpenAI опубликовала результаты тестов собственного ускорителя для инференса. Компания проверила Jalapeño на GPT-OSS 120B, DeepSeek R1 670B и Kimi K2.5 1T через открытый бенчмарк InferenceX от SemiAnalysis. • ⚡️ Производительность на ватт: в пиковом режиме Jalapeño выполнил в 1,5-1,9 раза больше полезной AI-работы на каждый ватт • ⏱️ …
🔥 Apple обновила Mac mini: M6 для обычных задач и M5 Pro для тяжёлых Новый Mac mini вышел сразу в двух версиях. Apple делает упор на локальный AI, постоянную работу агентов и профессиональные нагрузки в компактном корпусе. • 🧠 Mac mini с M6: до 4 раз быстрее в AI-задачах и до 2 раз быстрее в графике и работе с накопителем по сравнению с прошлым поколением • ⚙️ M6: 12-ядерный CPU, 12-ядерный GPU с Neural Accelerator…
Это космос!!! Друзья вы не поверите, но мне это удалось !!! 🤝 Я связал Hermes и Notebook LM со всеми его инструментами и фишками. Теперь я могу управлять его содержанием через своего агента. Давать ему задачи на глубокие исследования и собирать базу знаний, строить крутейшие отчёты, получать презентации и многое другое. Короче теперь мой Hermes - просто мега монстр!!! ☝️ Говорю очень тихо на видео, потому что уже…
❤1
Claude Code. Полное руководство по AI-ассистенту для разработчиков. (2026) 📚 Claude Code: полное руководство для разработчиков Вышла русскоязычная книга Ранаса Мукминова о Claude Code - агентном инструменте Anthropic, который работает с кодовой базой, файлами и терминалом. • 💻 База: установка, первые шаги, архитектура Claude Code и работа с запросами • 🧩 Разработка: написание кода, рефакторинг, отладка, тестирован…
❤1
Photo, posted without a caption
😁10
Showing the 12 most recent of 62 posts we hold for @QA4Life. 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.
@QA4Life edited 2 posts after it first published — the same permalink now carries different wording than the one this register originally read, caught because our own crawl held a copy of the earlier text.
An edit is not deception. Typo fixes, price updates and corrections look exactly like this too — this register can tell you the wording changed and when, not why. How this is measured.
Republishes
Channels on the register whose posts this channel has forwarded.
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.
Named by 2 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.
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.
The reverse of the list above, and a different kind of signal. This does not require this channel to have ever been asked about directly — each row below is a channel we DID ask Telegram about, whose Telegram-generated list happened to include this one. A channel can appear here with an empty list above it, because being named by someone else’s query is independent of having been queried itself.
This channel appears in 7 seed channels' Telegram-generated recommendation lists in total. Each is Telegram’s list for THAT channel, not this one — see how this is measured.
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 31 October 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“QA❤️4Life | Testing | Тестирование ПО” (@QA4Life), 7,821 subscribers as measured 31 October 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/QA4Life.
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.