Channel
@devnosekai
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
153subscribers
+0 since we began measuring on 9 September 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1002908018071 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @devnosekai |
| Description | Я — Михаил Гурбанов, тимлид и разработчик. Здесь я пишу о мире разработки: от Python и инструментов для бэкэнда и ИИ до фронта с DevOps. Делюсь опытом из практики, и заметками со спикерских выступлений Tg: @mygurbanov Github: https://github.com/insani7y |
| Created | Between 1 August 2025 and 28 September 2025 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 9 September 2026 |
| Last confirmed live | 11 September 2026 |
| Measurements held | 2 |
| On Telegram | t.me/devnosekai |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 9 Sept 2026, 15:22 | 153 | no change |
| 9 Sept 2026, 14:47 | 153 | first reading |
20 posts held, back to 28 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.
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 7 December 2025. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 9 September 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. Below Telegram’s rounding threshold, so these counts are exact.
163 reactions across 18 posts, in 13 distinct kinds. The most used accounts for 37.4% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 🔥 | 61 | 37.4% | |
| 👍 | 51 | 31.3% | |
| ⚡ | 15 | 9.20% | |
| ❤ | 14 | 8.59% | |
| 😁 | 6 | 3.68% | |
| 🤓 | 5 | 3.07% | |
| 👎 | 3 | 1.84% | |
| 🤡 | 2 | 1.23% | |
| 🫡 | 2 | 1.23% | |
| 🆒 | 1 | 0.613% | |
| 🏆 | 1 | 0.613% | |
| 😱 | 1 | 0.613% | |
| 🤯 | 1 | 0.613% |
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 18 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 163 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 28 September 2025 to 7 December 2025, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
В Python долго считалось, что DI - штука чужая. Не нужен нам контейнер, не нужны провайдеры: «создам объект в конструкторе - и поехали». Это действительно работает… пока у тебя не появляется десяток сервисов, клиенты, кеши, пулы и фоновые задачи. И вот уже каждый новый объект тянет за собой ещё пару зависимостей - и слой, который должен быть простым, превращается в хаос. Чтобы этот хаос остановить, и существуют DI-б…
👍12🔥5🤯1
Вышел очередной агентный фреймворк! Как же все эти ребята любят префикс fast, я не могу. В общем, чуваки из Pydantic сделали отдельную библиотеку под протокол а2а - fasta2a. Это легковесная прослойка над A2A-протоколом на основе Starlette, которая позволяет быстро создавать агентные системы. Вот, как это дело можно использовать from fasta2a import FastA2A, Worker from fasta2a.broker import InMemoryBroker from fasta…
🔥6
А вот ещё одна open-source библиотека, к которой мне довелось приложить руку ⚡️. Когда-то мы начали писать свою ORM. И чтобы выделяться на фоне остальных - нам в голову пришла идея написать для нее драйвер на rust. Но по итогу ORM мы больше не разрабатываем, а вот драйвер - наоборот. Так появился psqlpy — асинхронный PostgreSQL-драйвер на Rust. Да, Rust внутри Python — классика 2025 года. Почему вообще стоит рассма…
⚡5❤2🫡2👍1
Запуск нового сервиса часто превращается в повторяющуюся рутину: настроить логи, метрики, трейсинг и еще кучу всяких штук. Чтобы не выполнять это вручную в каждом проекте, мы сделали библиотеку microbootstrap. microbootstrap — тонкий слой, который автоматически поднимает инфраструктурную часть сервиса. Все параметры — через единый Pydantic-класс настроек, что делает конфигурацию простой и централизованной. Пример (…
🔥11👍6
✨ Litestar: фреймворк, который тихо стал нормальной альтернативой FastAPI Litestar — фреймворк, который появился абсолютно незаметно для python-мира, но при этом уже готовится стать заменой FastAPI. Этот фреймворк мы заметили еще в далеком 23-м году, когда никто ничего он нем не знал. Но он нам очень сильно понравился и вот почему: 1. Человеческий DI В Litestar зависимости — это обычные функции. Не классическая Fa…
🔥11👍3🏆1🆒1
Чем старше проект — тем больше автоматизаций спасают нервы. И если вы уже устали писать скрипты “на коленке”, самое время познакомиться с n8n. 💡 Что это n8n — open-source альтернатива Zapier, только с возможностью писать свои ноды на JavaScript и запускать всё у себя. Можно соединять API, базы данных, LLM-модели, GitHub и почти всё, у чего есть REST или SDK. 🛠 Примеры, где n8n действительно удобен: — ML-пайплайны: …
🔥9⚡2
Там, кстати, завершили этот эксперимент и вот результаты По итогу победил Qwen3 Max и заработал 500$ В самом низу топа оказались модели Grok 4 и ChatGPT 5, им доверять денежки я бы не стал 🤡 Вот вам и рецепт бесплатных денежек, если, конечно, у вас в доступе есть Qwen3 Max
🤡2
Выходные в самом разгаре — а у меня уже руки чешутся потрогать что-то новое и прикольное. Недавно наткнулся на MCP Market — платформу, где можно найти MCP-сервер почти под любую задачу. 💡Что это вообще такое MCP (Model Context Protocol) — протокол, с помощью которого можно подключить LLM-ассистента к реальным инструментам: git, API, файлам, CI/CD, таск-трекерам. А MCP-серверы — это готовые модули, через которые асс…
🔥9⚡1
Не люблю писать тесты. Мечта любого разработчика: пока ты пьёшь кофе — ИИ сам написал тесты, CI зелёный, жизнь удалась. Но как обычно, дьявол в деталях. Уже существует немало решений, которые умеют генерить тесты на основе LLM или без нее, тут посмотрим на самые рабочие. ⚙️ Pynguin — мутации ради покрытия Pynguin анализирует код, типы и зависимости, а затем подбирает входные данные, чтобы пройтись по всем веткам вы…
👍6
Потихоньку начинаю поглядывать в сторону фреймворков, которые поддерживают протокол A2A (Agent-to-Agent) — когда агенты могут общаться между собой самостоятельно для достижения поставленной цели. До недавнего времени удобных вариантов особо не было. В pydantic-ai можно было поднять сервер, но клиента не было — говорить всё равно не с кем. А в a2a-python поддержка вроде как есть, но интерфейс не супер-удобный, да и в…
🔥10❤3
ChatGPT 5 потерял более 65% капитала в инвестиционном эксперименте nof1, в то время как полностью бесплатный DeepSeek 3.1 дал плюс 10% буквально за пару дней! В рамках эксперимента всем популярным нейронками дали по дал по $10 тысяч с возможностью делать случайные сделки Результаты же сделок можно видеть на онлайн-графиках Помимо DeepSeek в плюс также вышли Grok 4 и Qwen 3 MAX А Claude, Grok и Gemini также в минусе, …
😁6😱1
OpenAI выпустила ChatGPT Atlas — новый браузер со встроенной GPT-моделью. Что умеет: • Чат прямо в боковой панели — можно обсуждать текущую страницу (ничего нового, но теперь нативно) • Agent Mode — ассистент сам действует на сайте: переходит по ссылкам, кликает, ищет, оформляет • Внешне — Chrome, но по сути — фундамент для веб-приложений, где интерфейсом управляет ИИ Что это значит для разработчика: • Браузер прев…
🤓5
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @devnosekai. 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.
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.
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 9 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Dev no Sekai | Михаил Гурбанов” (@devnosekai), 153 subscribers as measured 9 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/devnosekai.
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.