Channel
@alexproit
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Telegram's recommendations · Cite this entry
491subscribers
+4 since we began measuring on 4 October 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1002097445910 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @alexproit |
| Created | Between 1 November 2023 and 31 May 2024 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 4 October 2026 |
| Last confirmed live | 21 October 2026 |
| Measurements held | 3 |
| Confirmed unchanged | 2 times, most recently 21 October 2026 |
| On Telegram | t.me/alexproit |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 15 Oct 2026, 06:45 | 491 | +3 |
| 8 Oct 2026, 22:39 | 488 | +1 |
| 4 Oct 2026, 15:22 | 487 | first reading |
20 posts held, back to 2 September 2025 — 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.
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.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 2 October 2026 |
|---|---|
| Posts held | 20 (2 September 2025 – 2 October 2026) |
| Views total | 83 |
| Reactions total | 11 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 4 Oct 2026, 15:22 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.
313 reactions across 20 posts, in 13 distinct kinds. The most used accounts for 36.1% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 🔥 | 113 | 36.1% | |
| 👍 | 112 | 35.8% | |
| ❤ | 51 | 16.3% | |
| 😁 | 7 | 2.24% | |
| 🤔 | 7 | 2.24% | |
| 🤓 | 6 | 1.92% | |
| 👏 | 4 | 1.28% | |
| 😎 | 4 | 1.28% | |
| 💯 | 3 | 0.958% | |
| ⚡ | 2 | 0.639% | |
| 👌 | 2 | 0.639% | |
| 👎 | 1 | 0.319% | |
| 💊 | 1 | 0.319% |
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 20 of the 20 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 313 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 20 most recent posts we hold, published 2 September 2025 to 2 October 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.
Почему в эпоху AI «удобный» инженер первым теряет ценность Пару лет назад я чуть не совершил фатальную ошибку, которая могла привести к печальным последствиям. Тогда я только вернулся в Сбер и находился в достаточно сложной ситуации. Проект на предыдущем месте свернули, и я искал новую работу, проработав там лишь полгода. Мы ждали пополнения, жена не работала. Поэтому мне было важно перейти в надежную компанию, что…
🔥9👍2
Триумф локальных моделей В прошлом посте я рассказал, как использовал Opus 5 для решения задачи кастомизации OpenSpec и почему разочаровался в ней. Сегодня с цифрами и фактами я покажу, почему для этой задачи отлично подходит модель, которую можно развернуть даже локально. После фиаско с Opus я решил попробовать более простую модель от Anthropic — Claude Sonnet 5. Почти сразу стало понятно — она не тянет. Модель …
🔥8👍3👏3
Как меня разочаровал Opus 5 40 миллионов токенов и 212 запросов ежедневно. Именно столько я потратил за 3 дня работы с Claude Opus 5. Для многих это — серебряная пуля для любых инженерных задач. Но после месяца экспериментов я понял, что это опасная иллюзия. Агент Claude действительно хорош. Я использую именно его. Основной вопрос: с какой моделью он наиболее эффективен. Расскажу на примере задачи кастомизации Ope…
👍9🔥3❤2🤔1
Зачем овертаймить и как не перегорать Я фанатею от своей работы. В прямом смысле слова. Люблю решать сложные нестандартные задачи, над которыми нужно долго думать. Когда что-то не получается, мне тяжело переключаться и делать паузы. Хочется найти решение, довести дело до конца. В технических задачах это проявляется особенно сильно. Я буквально выпадаю из реальности. Думаю, перебираю варианты. Пробую их один за дру…
👍8🔥6❤2
Почему дефолтный флоу OpenSpec не работает OpenSpec обещает превратить разработку в удобный конвейер: агент написал спеку — агент написал код. Но если использовать его дефолтный флоу, вы получите поверхностные спеки, сомнительный код и растущий технический долг. Ещё до внедрения AI я понял, что вести документацию по системе лучше не по фичам, а в разрезе требований к отдельным эндпоинтам. Когда индустрия пошла в с…
🔥5👍3😎2
Полтора года без роста — почему я не сдался Публично принято делиться только победами. Повышения, новые проекты, офферы. Но за каждой из них стоят месяцы, о которых молчат. Сегодня расскажу именно об этом. На днях случайно пересеклись на обеде с коллегой. Работали на одном интересном проекте в 2020-2022 годах в роли техлида и PO, правда, в разных командах. Поэтому нам было, что вспомнить. Коллектив был сплоченный.…
❤9🤔4🔥3👍2
Ищу двух разработчиков и проектирую с AI Я ищу двух мидлов уже полтора месяца. Пока не нашёл, а сроки горят. Наш проект признан фокусным. Моя задача — собрать небольшую команду и выпустить MVP мультиагентной системы до конца года. Но найм идёт медленно — сильных кандидатов мало. Поэтому в моменте я и техлид, и аналитик, и разработчик. Уже несколько лет моя роль сводилась к валидации результатов. Аналитики делали д…
🔥6👍4❤1👏1
Голос задрожал, но я был к этому готов Я презентовал результаты аудита процессов двух команд. В аудитории — техлиды команд, ИТ-лид кластера и CTO. Проведение аудита — его запрос. Лид кластера был не в восторге от результатов — разговор предстоял непростой. На первых минутах голос даже начал дрожать. Но я быстро взял его под контроль, потому что уже полтора месяца занимался с преподавателем по речи. Я всегда говори…
🔥9👍5⚡2❤1
Создание AI-агентов. Глава 1. Обзор На прошлой неделе я наконец-то получил книгу «Создание приложений с ИИ-агентами» и прочитал первую главу залпом. До этого я целый год занимался разработкой AI-агентов и собирал информацию по крупицам. Читал десятки статей и смотрел видео, но там были только базовые концепции и простые примеры. Как из этого строить сложные системы — информации практически не было. Да и парадигма …
🔥7👍3🤔2👎1
Не жди, когда будешь знать всё Месяц назад на встрече 1:1 разговорились с разработчиком из команды. Он отлично пишет код, но не решается проектировать и принимать решения и говорит: Я не уверен, что готов к этому. Тогда я рассказал ему свою историю, как не ждать, когда будешь знать вообще всё, и сделать это драйвером своего роста. Мне было 30 лет. Я только перешёл в Java-разработку. Джун с зарплатой в 50 000 ₽, а…
👍9❤7🔥5
Порядок или хаос при внедрении AI Если на проекте нет системы, моя продуктивность падает, а когнитивная нагрузка взмывает вверх. С внедрением агентной разработки всё то же самое. Если перед этим не навести порядок на проекте, ИИ просто масштабирует хаос. При системном подходе наоборот — если дать достаточный контекст, разберется даже новичок. И чем сложнее проект, тем важнее для него системная работа. Я пришел к …
❤6🔥5👍3💊1
(Не) качесвенный код агента Сегодня большинство в индустрии признаёт нежизнеспособность вайб-кодинга в Enterprise. Для прототипов — да, но для серьёзной разработки — точно нет. Тут практически консенсус. Но при этом идея сильно не погружаться в код никуда не исчезла. Признавайтесь, кто из вас устал от скорости, с которой меняются тренды вокруг? Поднимаю руку первым! За последние пару недель я прочёл о процессе AI-р…
😁7🔥3❤2
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @alexproit. 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.
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 1 seed channel's Telegram-generated recommendation list 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 15 October 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“AI Agentic Lab” (@alexproit), 491 subscribers as measured 15 October 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/alexproit.
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.