Telegram RegisterThe public register of Telegram
Telegram profile photo for Теория Большого Промта

Channel

Теория Большого Промта

@big_prompt_theory

On this record: Topic · Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry

249subscribers

+116 since we began measuring on 1 September 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.

Register entry

Telegram ID-1003964318281
TypeChannel
Username@big_prompt_theory
Created6 May 2026 — measured — dated from the channel’s first post
First recorded1 September 2026
Last confirmed live19 September 2026
Measurements held4
Confirmed unchanged1 time, most recently 19 September 2026
On Telegramt.me/big_prompt_theory

Topic

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 23 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 89% 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

1332491911 September 2026 — 133 subscribers2 September 2026 — 147 subscribers11 September 2026 — 219 subscribers19 September 2026 — 249 subscribers1 September 202619 September 2026
4 measurements spanning 17 days, net +116. 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 116–266 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
19 Sept 2026, 08:00249+30
11 Sept 2026, 21:59219+72
2 Sept 2026, 17:38147+14
1 Sept 2026, 20:15133first reading

Engagement

18 posts held, back to 6 May 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.

ERR · 30 days
52.3%
avg views ÷ 249 subscribers
Avg views / post
130
6 posts measured
Reaction rate
1.52%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
6
of 18 held

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. It is computed over the 2 of 6 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.

What these figures were computed from
WindowRolling 30 days · latest post in window 1 September 2026
Posts held18 (6 May 2026 – 1 September 2026)
Views total782
Reactions total2
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken1 Sept 2026, 20:15 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.

Reaction mix

3 reactions across 3 posts, in 1 kind.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
👍3100.0%

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 4 of the 18 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 3 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 18 most recent posts we hold, published 6 May 2026 to 1 September 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.

Recent posts

1 Sept 2026, 07:03 UTC50 views1 reactionsread 1 September 2026

🧠 Как собрать себе карманного эксперта из книги Представьте, что вы нашли отличную книгу по переговорам. Можно загрузить её в ChatGPT и каждый раз спрашивать: «А что автор советует делать в такой ситуации?» Работать будет. Но есть проблема. Каждый раз модель сама решает, какие идеи из книги сейчас важны, как их связать между собой и что делать, если ваша ситуация прямо в тексте не разобрана. Поэтому я бы собирал…

👍1

31 Aug 2026, 06:02 UTC45 viewsread 1 September 2026

🎙 Как превратить часовой созвон в решения и задачи с помощью ИИ Созвон закончился. А через день начинается знакомая археология: кто что обещал, к какому сроку, мы вообще это решили или только десять минут обсуждали? Если после встречи осталась запись, большую часть этой рутины можно отдать ИИ. Рабочая цепочка выглядит так: Запись → расшифровка → решения → задачи → ответственные → открытые вопросы → сообщение учас…

28 Aug 2026, 07:00 UTC228 viewsread 1 September 2026

✍️ Как научить ChatGPT писать в вашем стиле Вы можете написать ChatGPT: «Напиши этот текст в моём стиле». Он напишет. Но есть проблема: модель не знает, что именно вы называете своим стилем. Для вас это может быть короткий абзац, вопрос в начале, спокойная ирония, определённый ритм и привычка объяснять сложное через пример. Для ChatGPT фраза «мой стиль» сама по себе ничего этого не содержит. Поэтому обычно проис…

27 Aug 2026, 06:50 UTC192 viewsread 1 September 2026

💼 Какие рабочие задачи стоит отдавать ИИ в первую очередь Хотите начать использовать ИИ в рабочих процессах? Не пытайтесь сразу отдавать ему самые сложные задачи. Начните со скучного. Потому что именно в скучных задачах обычно лежит самая понятная польза от ИИ. Представьте менеджера, которому приходит длинная переписка с клиентом. Чтобы ответить, ему нужно перечитать двадцать сообщений, вспомнить контекст, найти …

26 Aug 2026, 07:05 UTC82 views1 reactionsread 1 September 2026

⚖️ ChatGPT, Claude, Gemini или Perplexity: какой ИИ для какой задачи Какая нейросеть сейчас лучшая? Никакая. Точнее, сам вопрос поставлен не очень удачно. ChatGPT, Claude, Gemini и Perplexity уже умеют примерно один и тот же базовый набор вещей: писать тексты, разбирать файлы, искать информацию, программировать, анализировать данные. И тут легко сделать вывод: «Ну тогда выберу один сервис и буду делать в нём всё…

👍1

25 Aug 2026, 06:10 UTC78 viewsread 1 September 2026

🧭 Когда ChatGPT лучше задать вопрос, а не давать ему задание Чаще всего ChatGPT используют как исполнителя. «Составь маркетинговую стратегию». «Напиши план запуска». «Предложи решение проблемы». Задача поставлена, модель выдаёт результат. Для многих случаев этого вполне достаточно. Но есть одна проблема: иногда мы сами ещё толком не понимаем, какой результат нам нужен. Представьте, что вы запускаете новый продук…

24 Aug 2026, 06:30 UTC199 views1 reactionsread 1 September 2026

🎨 Почему один и тот же промпт плохо работает для текста и картинки Допустим, вы пишете: «Сделай рекламу новой кофейни для офисных сотрудников». ChatGPT ещё как-нибудь выкрутится: напишет пост, придумает оффер или предложит рекламную идею. А теперь отправьте тот же запрос генератору изображений. Что ему рисовать? Фасад кофейни? Девушку со стаканом? Круассан крупным планом? Толпу офисных сотрудников? И вот тут про…

👍1

23 Aug 2026, 08:21 UTC184 viewsread 1 September 2026

🧠 Один промпт — разные ответы Вы пишете нейросети: «Придумай пять названий для кофейни». Получаете список, открываете новый чат и повторяете запрос слово в слово. А названия уже другие. Нейросеть сломалась? Нет. Она не достаёт готовый ответ из карточки, а каждый раз составляет подходящий вариант. И если у задачи несколько решений, ответы могут отличаться. С примером «Сколько будет два плюс два?» всё просто: резуль…

22 Aug 2026, 08:34 UTC183 viewsread 1 September 2026

💡 Почему пример иногда полезнее длинного промпта Есть странная закономерность: чем хуже нейросеть понимает, чего вы от неё хотите, тем сильнее хочется дописать в промпт ещё десять правил. «Пиши живо». «Не используй канцелярит». «Будь экспертом, но не занудой». «Не делай текст слишком рекламным». «Пиши естественно». «Добавь динамики». В итоге промпт уже длиннее будущего поста, а результат всё равно хочется переписа…

21 Aug 2026, 06:18 UTC161 viewsread 1 September 2026

⚙️ Почему ChatGPT иногда стоит дать подумать подольше Представьте две задачи. Первая: Перепиши это письмо короче и вежливее. Вторая: У нас есть три варианта запуска продукта. Вот бюджет, команда, сроки и результаты прошлых запусков. Сравни варианты, найди риски и предложи лучший. Обе задачи можно отдать ChatGPT. Но очевидно, что они требуют разного количества работы. В первом случае нужно понять текст и переписа…

20 Aug 2026, 06:15 UTC161 viewsread 1 September 2026

🗂 Что ChatGPT на самом деле видит, когда отвечает вам Вы пишете ChatGPT: Я управляю небольшой кофейней. Основные клиенты — офисные сотрудники. Хотим увеличить продажи завтраков. Потом обсуждаете цены, меню, рекламу и конкурентов. Через десять сообщений спрашиваете: Какие три акции ты бы попробовал в первую очередь? И ChatGPT понимает, о какой кофейне речь. Хотя в последнем сообщении про неё ни слова. Всё дело в…

Showing the 12 most recent of 18 posts we hold for @big_prompt_theory. 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.

Mentions

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.

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 19 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“Теория Большого Промта” (@big_prompt_theory), 249 subscribers as measured 19 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/big_prompt_theory.

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.