Other / unclassifiable — 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 11 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 83% 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
29 measurements spanning 41 days, net +267. 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 12,950–13,317 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded, most recent 20 of 29
Measured (UTC)
Subscribers
Change
17 Sept 2026, 21:21
13,260
-9
15 Sept 2026, 18:19
13,269
-6
14 Sept 2026, 02:19
13,275
+7
12 Sept 2026, 09:16
13,268
+5
10 Sept 2026, 08:41
13,263
-2
7 Sept 2026, 04:41
13,265
+1
4 Sept 2026, 14:01
13,264
+19
3 Sept 2026, 00:56
13,245
+4
1 Sept 2026, 19:38
13,241
+4
30 Aug 2026, 23:25
13,237
+8
30 Aug 2026, 02:47
13,229
+2
29 Aug 2026, 05:47
13,227
-3
28 Aug 2026, 02:44
13,230
+4
27 Aug 2026, 02:15
13,226
+39
26 Aug 2026, 02:25
13,187
+6
25 Aug 2026, 05:53
13,181
+25
24 Aug 2026, 03:07
13,156
+67
22 Aug 2026, 07:28
13,089
+13
20 Aug 2026, 19:55
13,076
+2
19 Aug 2026, 16:56
13,074
first reading
Engagement
23 posts held, back to 8 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 48 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
16.3%
avg views ÷ 13,260 subscribers
Avg views / post
2,160
1 post measured
Reaction rate
4.31%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
1
of 23 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.
What these figures were computed from
Window
Rolling 30 days · latest post in window 28 August 2026
Posts held
23 (8 May 2026 – 28 August 2026)
Views total
2,160
Reactions total
93
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
2 Sept 2026, 20:24 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
2,684 reactions across 23 posts, in 7 distinct kinds. The most used accounts for 85.1% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
👍
2,283
85.1%
🫡
84
3.13%
🤯
80
2.98%
🤣
71
2.65%
😱
70
2.61%
🎃
52
1.94%
🤔
44
1.64%
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 23 of the 23 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 2,684 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 23 most recent posts we hold, published 8 May 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.
Telegram Stars
Stars received
85
across the posts below
Posts paid on
21
of 23 we hold a reading for · 91%
Most on one post
14
single highest reading
A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @companystories. Telegram publishes the count on the public post preview alongside ordinary reactions, and this register reads it there. It is the only figure on this site that measures money moving rather than attention.
Stars are not reactions, and the two are never added. They are rendered in the same strip on Telegram and counted in the same shape, but one is a tap and the other is a purchase. The reaction totals and the engagement rate elsewhere on this page exclude every figure in this section, and no rate here is computed against a reaction count.
This is not revenue, and we publish no currency figure. What a Star costs a reader and what it pays a channel are different numbers, Telegram takes a share we cannot observe, and the terms have changed. Converting a Star count into money would be an estimate dressed as a measurement, so the count is where we stop.
Counted over the 23 most recent posts we hold for this entry, published 8 May 2026 to 28 August 2026. Star counts above 1,000 reach us in Telegram’s short form and carry the same three-significant-figure rounding as everything else on this page.
История Bentley
Уолтер Бентли всю свою жизнь просто дико ненавидел ненадежную технику. Ведь из-за каких-то глючных железяк люди вообще-то могли запросто откинуть ласты. Тачки в начале 20 века нереально тупили, грелись и рассыпались. Плюс эти ведра ездили как улитки, что Уолтера конкретно бесило. Он же ведь был гонщиком.
Поэтому в 1919-м Уолтер замутил компанию Bentley Motors, чтобы стряпать свои собственные тачки, …
История Huawei
Как выжить, когда тебя предал сын, умерла мать, ушла жена, а у тебя рак и депрессия и ты хочешь выброситься из окна? Как обманутый на 2 миллиона юаней 43-летний неудачник без единого шанса на карьеру построил компанию, которая обогнала Apple?
Как коммунист, которого с позором выгнали с работы и заставили жить в бараке на 10 квадратах с родителями и детьми, создал одну из самых загадочных компаний мир…
История Gillette
Аж до 40 лет торговый агент Кинг Джиллетт до ужаса задолбался от регулярного ритуала бритья. В 19 веке годы опасные бритвы моментально тупились о жесткую щетину. Тупые лезвия устраивали на лице настоящий кошмар. И лютое раздражение, и адски болючие порезы и даже вросшие обратно внутрь волосы. Кинг вынужден был постоянно бегать к точильщикам.
При этом он ишачил в конторе Уильяма Пейнтера, который из…
История DeepSeek
Аж с самого детства Лян Вэньфэн был дико помешан на математике. Но когда в 2008 жахнул кризис, он увидел на рынке лютый кипиш и панику. И он такой взял и подумал, а чо, если компьютерные алгоритмы смогут предсказывать этот хаос? Ведь алгоритмы обладают отсутствием каких-либо эмоций, в отличие от примитивных людишек, которые по любому пердежу сразу охают и ахают.
А алгоритмы-то, наоборот, не ссыклив…
История Duracell
В 1920-ых изобретатель Сэмюэл Рубен буквально загнивал в беспросветной нищете внутри своей микроскопической лаборатории. У него банально не хватало денег на аренду нормального помещения и даже на базовые материалы.
При этом ему позарез требовалась вольфрамовая проволока. Но во всем штате лишь один топовый промышленник умел клепать нормальную вольфрамку. Звали его Филипп Мэллори.
Рубен взял и припе…
История SNICKERS
Целых 3 мучительных года шоколадный мастер по имени Фрэнк Марс без продыху воевал за идеальный рецепт своего нового шоколадного батончика. Им двигала жгучая идея выкатить такую сладость, которую клиентульки бы жаждали трескать снова и снова. Этот чел был одержим идеей во что бы то ни стало ушатать своих злейших конкурентов из кондитерской империи Hershey.
На заре 20 века Милтон Херши конкретно зажа…
История Ray-Ban
В начале 1920х американская авиация неслась вперёд быстрее, чем кто либо понимал, что там вообще происходит с телом пилота. Самолеты шныряли всё выше и выше, кабины оставались наглухо открытыми, а пилоты часами пялились в ослепляющее солнце.
Дико яркий свет, ультрафиолет и постоянные блики вызывали у летчиков жуткие головные боли, слезы из глаз, а после посадки некоторые вообще временно даже слепли.…
История B&B Italia
Однажды в 1966 году чел по имени Пьеро Амброджо Буснелли психанул и решил свалить из семейного мебельного бизнеса. Его бомбило то, что ручной труд мастеров был дико медленным и невероятно дорогим.
Колоссальная доля работы делалась вручную, при полных непонятках с финальным результатом. Чтобы состряпать банальный диван, надо было ждать, пока плотники вручную распилят деревянный каркас, прикрутят с…
От скуки создал самого опасного ИИ-агента — История OpenClaw
Питер Штайнбергер тринадцать лет своей жизни ухайдокал на создание PSPDFKit. Это программулька, которая помогала другим программулькам красиво и без глюков отображать PDF файлы. Она фурычила внутри тысяч приложений, включая даже продукты от Dropbox, SAP и Volkswagen.
В 2021 году фонд Insight Partners вкинул больше 100 мультов евро в PSPDFKit. После сделки…
История Anthropic
В 2020-м, прямо в недрах OpenAI, кучка топовых ученых во главе с братом и сестрой Дарио и Даниэлой Амодеи начала конкретно подгорать от того, в какую коммерческую степь свернула контора.
В итоге, в начале 2021-го, Амодеи вместе еще с девятью корешами соскочили и зарегали Anthropic.
Главной их задачей стала разработка нового метода обучения ИИ, который они окрестили Constitutional AI. Вместо того …
История Caterpillar
В конце 19 века калифорнийские фермеры словили лютый головняк. Тяжелющие паровые тракторы, которыми пахали мягкую почву, постоянно наглухо застревали в земле. Эти махины были настолько массивными, что буквально зарывали сами себя под собственным весом.
Фермерам приходилось даже нанимать целые бригады работяг чисто ради доставки. Эти челики строили временные деревянные настилы на дорогах, чтобы …
История MSC
В 1970-м капитан парома Джанлуиджи Апонте сообразил, что пора завязывать с морем и пора мутить свой бизнес. Бабла у него было словно кот напрыскал, но зато имелась имбовая идея и жена Рафаэл, дочка богатого швейцарского банкира, которая помогла отколупнуть у жирного батьки кредит на 5 тыщ зелени.
На этот наличман Апонте прикупил на вторичке супер древний немецкий сухогруз 1955 года.
Бизнес-модель Апон…
👍106😱11🫡10🎃2🤯1
Showing the 12 most recent of 23 posts we hold for @companystories. 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.
Stars beside a post are paid reactions — Telegram Stars, bought with money and spent on that post. They are a different unit from reactions and are never added to them, here or anywhere else on this page.
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 17 September 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Истории Компаний” (@companystories), 13,260 subscribers as measured 17 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/companystories.
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.