Channel
@alexandrov_filmmaker_ai
On this record: Topic · Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
290subscribers
+73 since we began measuring on 24 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1003957383840 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @alexandrov_filmmaker_ai |
| Created | Between 1 April 2026 and 15 August 2026 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 24 August 2026 |
| Last confirmed live | 11 September 2026 |
| Measurements held | 4 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 11 September 2026 |
| On Telegram | t.me/alexandrov_filmmaker_ai |
Education — 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 23 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 56% 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.
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 11 Sept 2026, 13:59 | 290 | +73 |
| 2 Sept 2026, 13:33 | 217 | +1 |
| 25 Aug 2026, 19:51 | 216 | -1 |
| 24 Aug 2026, 21:45 | 217 | first reading |
10 posts held, back to 15 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 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 10 posts for this entry, the most recent from 24 August 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
Measured directly from 1 video 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.
194 reactions across 10 posts, in 5 distinct kinds. The most used accounts for 36.1% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 70 | 36.1% | |
| 🔥 | 52 | 26.8% | |
| 👍 | 42 | 21.6% | |
| 👏 | 28 | 14.4% | |
| 😁 | 2 | 1.03% |
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 10 of the 10 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 194 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 10 most recent posts we hold, published 15 August 2026 to 24 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.
С чего начинать: 3 вопроса до первого промпта Самая частая ошибка новичка в AI-контенте — не слабый промпт, а отсутствие идеи. Человек открывает нейросеть и первым делом спрашивает: что бы мне сегодня сгенерировать? В этот момент содержание начинает диктовать инструмент, а не автор — и результат это всегда выдаёт, даже если картинка технически безупречна. Правильная последовательность обратная. До первого промпта н…
👏4❤3🔥3
➡️ После долгого перебора генераций в Suno мы наконец нашли вариант трека, который понравился всем — и артисту, и команде. Казалось, самое сложное позади. Но тут возникла проблема. Нейросеть выдала готовый, уже сведённый трек — и в нём Снегурочка спела и свою партию, и партию Димы. Одним голосом, в одной дорожке. А нам нужно было развести это на два отдельных вокала: AI-партию оставить, а партию Димы спеть живым гол…
❤12👍6🔥2
Как возник дуэт живого исполнителя и AI-артиста К нам обратился Дима Билан с запросом на дуэт с Снегурочкой. Не мы были инициаторами коллаборации, и это само по себе многое говорит о том, как быстро AI-артист стал восприниматься индустрией всерьёз. Идею для песни мы сформулировали вокруг темы, которая тогда начала формироваться в обществе: граница между реальностью и искусственным интеллектом стирается, и многие лю…
❤11🔥8👏5
Ограничение как инструмент успеха: один герой, одна эмоция, одна мысль Когда нейросеть может сгенерировать что угодно, кажется логичным использовать это по максимуму — несколько героев, длинная история, десяток визуальных эффектов сразу. На практике происходит обратное: чем шире возможности инструмента, тем важнее становится умение себя ограничивать. Качество рождается не из количества использованных возможностей, …
❤9👍6👏4
Как продюсер выстраивает бизнес вокруг вирусного продукта Вирусный контент сам по себе не гарантирует автору прибыль. Без готового продукта, юридической базы и продуманной воронки продаж даже громкий проект рискует остаться разовой вспышкой: интерес аудитории угаснет, а устойчивый бизнес так и не появится. О том, почему миллионы просмотров не приносят деньги и как превратить хайп в доход — рассказал в большом матер…
🔥12❤5👏5
Слово «нейрослоп» уже стало ярлыком, который клеят на любой AI-контент. Но мусорный контент определяется не тем, что он сделан нейросетью, и даже не техническими ошибками. Есть пять конкретных признаков, по которым его можно распознать — листайте карточки ➡️
❤8👍4🔥1
Метод отбора: как в множестве генераций найти вирусный потенциал Нейросеть может выдать сотни вариантов за час. Но как понять, что один из вариантов — тот самый? Универсальной формулы нет, но есть принцип, который работает в любой генерации — будь то образ, кадр, музыка или текст. Начинается всё с брака. При генерации любого материала процент годного невелик: где-то взгляд уходит не туда, где-то ошибка, которую сра…
👍9❤5🔥5
Доступность генерации привела к тому, что ленты соцсетей заполнены визуально похожим контентом. Раньше качество отсеивало финансирование: дорогое оборудование, аренда, команда. Теперь входной порог — ноль, и рынку приходится заново изобретать фильтры. Большинство проблем с охватами и вовлечённостью объясняются тем, их пропускают. О том, какие фильтры бывают и какой из них определяющий — читайте в карточках ➡️
👍10🔥6👏4
Продюсер vs промпт-инженер: какая профессия более востребована в 2026 году Что важнее: уметь писать промпты или понимать, зачем вы вообще создаёте контент? В 2026 году рынок переполнен технически грамотными пользователями нейросетей. Но катастрофически не хватает продюсеров, которые превращают генерацию в продукт. Промпт-инженер умеет ставить задачу модели и выстраивать процесс генерации. Он отвечает за качество вз…
❤12👍7🔥5
Рассказываю полный цикл создания на примере интеграций с различными брендами, которые я организовывал для AI-Снегурочки ➡️
🔥10👏6❤5😁2
Showing the 10 most recent of 10 posts we hold for @alexandrov_filmmaker_ai. 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.
Named by 1 registered channel — 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.
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 11 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Александр Александров | продюсер AI-проектов | Обучение” (@alexandrov_filmmaker_ai), 290 subscribers as measured 11 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/alexandrov_filmmaker_ai.
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.