Channel
@be_pro_qa
On this record: Topic · Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
939subscribers
+0 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1001709123855 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @be_pro_qa |
| Created | Between 1 December 2021 and 30 April 2023 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 6 August 2026 |
| Last confirmed live | 19 September 2026 |
| Measurements held | 9 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 19 September 2026 |
| On Telegram | t.me/be_pro_qa |
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 19 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 97% 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 |
|---|---|---|
| 19 Sept 2026, 11:19 | 939 | -1 |
| 11 Sept 2026, 10:41 | 940 | +1 |
| 2 Sept 2026, 11:12 | 939 | +2 |
| 26 Aug 2026, 06:11 | 937 | -3 |
| 20 Aug 2026, 01:42 | 940 | +1 |
| 13 Aug 2026, 15:35 | 939 | -1 |
| 7 Aug 2026, 05:00 | 940 | +1 |
| 6 Aug 2026, 13:51 | 939 | no change |
| 6 Aug 2026, 06:36 | 939 | first reading |
20 posts held, back to 18 March 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 20 posts for this entry, the most recent from 5 August 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
123 reactions across 16 posts, in 6 distinct kinds. The most used accounts for 45.5% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 🔥 | 56 | 45.5% | |
| ❤ | 24 | 19.5% | |
| 👍 | 21 | 17.1% | |
| ✍ | 17 | 13.8% | |
| 😢 | 4 | 3.25% | |
| 🤝 | 1 | 0.813% |
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 16 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 123 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 18 March 2026 to 5 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.
Каждый запуск пайплайна стоит денег API Anthropic не блокирует доступ мгновенно, как только баланс достигает нуля. В итоге одна незамеченная за ночь ошибка может привести к тому, что баланс AI-токенов не просто обнулится, а уйдет в глубокий минус. Когда тестовый скрипт начинает вести себя как оставленный без присмотра банкомат, реактивного мониторинга уже недостаточно. Нам нужна архитектурная дисциплина. Вот страте…
🔥3👍1
Почему ваш LLM-as-a-Judge "слишком вежливый" (и как с этим бороться) Я часто вижу, как команды внедряют LLM-as-a-Judge и радуются стабильным метрикам 1.0. На деле это не показатель качества системы, а показатель того, что «судья» слишком добрый и апрувит всё подряд, включая грубые нарушения бизнес-логики. Простой пример: клиент требует возврат за кроссовки не того цвета (ошибка комплектации), а бот вежливо отказыва…
Почему мне нравится работать ML Evaluation инженером после 20 лет опыта в QA Многие спрашивают, как мне живется в моей новой роли. Этот пост - ответ на вопрос. ПОЧЕМУ МНЕ НРАВИТСЯ В ML EVALUATION: • Сложная архитектура вместо стандартной автоматизации. Когда "вспомогательные таски" включают кастомные методы клонирования удаленных репозиториев с датасетами в зависимости от условий и содержимого или работу с системн…
👍3❤1
⚡️Mentorpiece Vacy Index июль 2026: IT-найм продолжает падать, но сокращение Automation замедлилось 🟠 Появились признаки улучшения ситуации по Automation QA и Senior QA – число нанимающих компаний по этим ролям за месяц уменьшилось всего на 0.2%. Это минимальное падение за последние три месяца, и оно в рамках погрешности измерений. По сравнению с Manual QA, где меньше чем за полгода процент нанимающих компаний упа…
❤3
Пройдет ли AI код-ревью? ИИ может за час сделать то, на что раньше уходили недели. Но готовы ли вы выкатить этот результат в прод без код-ревью от сеньора? 🚩 Скорее всего, нет. «Работающий код» больше не критерий качества. Критерий - поддерживаемый код. По мере того как мы перекладываем задачи на ИИ-агентов, главный инженерный вопрос смещается с «Как мне это написать?» на «Насколько чисто это написано?» Почему код…
👍3✍1
Как короткое слово может превратить ваш AI-продукт в юридический кошмар В сфере ML Evaluation, особенно при использовании подхода LLM-судьи, мы часто попадаемся в ловушку «гало-эффекта» (Halo Effect). Если ответ тестируемой AI-модели звучит авторитетно и профессионально, LLM-судья автоматически ставит высокий балл, напрочь упуская из виду смысл. ЛОВУШКА «ЛЕНИВОГО СУДЬИ» Представьте инструмент для краткого изложени…
🔥9✍1
Становимся продвинутым QA pinned a photo
https://habr.com/ru/articles/1049862/
Теперь ежемесячно публикуем такую инфографику по индексу IT-найма:
⚡️Mentorpiece Vacy Index июнь 2026: IT-найм продолжает падать 🟠 Процент нанимающих IT-компаний по ролям Automation QA и Senior QA за месяц снизился, продолжая небольшое, но постоянное падение последние месяцы. • Что в июне с наймом по другим IT-ролям/странам (спойлер: автоматизация плохо себя чувствует и в 🇺🇸, а AI-роли растут, но пока слабо) • Вакансии AutomationQA/SeniorQA и AI QA/ML Evaluation - превью ежедневно…
😢4
🔻 Российское IT падает уже семь месяцев С декабря получаю многочисленные сообщения о сокращениях во всё большем и большем числе российских IT-компаний. Но любой кризис не вечен. Вопрос состоит только в том, как определить наступление этого самого момента. Обычно ориентируются на число открытых сейчас IT-вакансий. Но это относительный параметр (1000 открытых вакансий для конкретной IT-роли – это много или мало?), к…
❤9✍1
Почему поздно учить автоматизацию Идея этого поста пришла мне в голову, когда неделю назад мы с менторами, SDET крупных международных компаний, на регулярной встрече обсуждали перспективы рынка автоматизаторов и пришли к довольно интересным выводам. Ещё несколько лет назад путь из manual QA в автоматизацию был очевидным апгрейдом: более сложные задачи, соотношение вакансий 70/30 в пользу автоматизаторов, выше зарпл…
❤7👍2
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @be_pro_qa. 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.
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.
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 19 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Становимся продвинутым QA” (@be_pro_qa), 939 subscribers as measured 19 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/be_pro_qa.
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.