Channel
@hacckingbook
On this record: Topic · Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Telegram's recommendations · Cite this entry
11,884subscribers
-55 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 10,000–31,623.
| Telegram ID | -1001286730866 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @hacckingbook |
| Created | 10 May 2020 — measured — cross-checked against a third-party dataset (ext.tg_channel) |
| First recorded | 6 August 2026 |
| Last confirmed live | 25 October 2026 |
| Measurements held | 44 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 25 October 2026 |
| On Telegram | t.me/hacckingbook |
Education — 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 96% 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 |
|---|---|---|
| 25 Oct 2026, 02:19 | 11,884 | -2 |
| 24 Oct 2026, 02:16 | 11,886 | +2 |
| 22 Oct 2026, 23:14 | 11,884 | -3 |
| 21 Oct 2026, 20:54 | 11,887 | -4 |
| 20 Oct 2026, 15:28 | 11,891 | -6 |
| 19 Oct 2026, 12:09 | 11,897 | -2 |
| 18 Oct 2026, 10:00 | 11,899 | -6 |
| 17 Oct 2026, 11:46 | 11,905 | -2 |
| 16 Oct 2026, 08:11 | 11,907 | +2 |
| 15 Oct 2026, 04:49 | 11,905 | -1 |
| 14 Oct 2026, 03:07 | 11,906 | +1 |
| 11 Oct 2026, 17:38 | 11,905 | +6 |
| 7 Oct 2026, 05:18 | 11,899 | -6 |
| 2 Oct 2026, 10:56 | 11,905 | -29 |
| 18 Sept 2026, 13:38 | 11,934 | +1 |
| 16 Sept 2026, 03:39 | 11,933 | -7 |
| 14 Sept 2026, 10:00 | 11,940 | +2 |
| 12 Sept 2026, 17:57 | 11,938 | +4 |
| 10 Sept 2026, 16:19 | 11,934 | +26 |
| 7 Sept 2026, 16:59 | 11,908 | first reading |
69 posts held, back to 27 July 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 49 pages 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 69 posts for this entry, the most recent from 2 September 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
506 reactions across 65 posts, in 9 distinct kinds. The most used accounts for 35.8% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 181 | 35.8% | |
| 🔥 | 167 | 33.0% | |
| 👍 | 92 | 18.2% | |
| 🤝 | 60 | 11.9% | |
| 🎉 | 2 | 0.395% | |
| 👎 | 1 | 0.198% | |
| 👏 | 1 | 0.198% | |
| 💩 | 1 | 0.198% | |
| 🤔 | 1 | 0.198% |
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 69 of the 69 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 541 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 69 most recent posts we hold, published 27 July 2026 to 2 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.
Курс «Deep Security» #курс #ИБ #DDoS #криптография Бесплатный курс от Beeline Cloud, целиком про защиту: криптография и TLS, сетевая конфигурация и кластеры, анализ трафика через NTA, network forensics, защита от DDoS. Есть демо-разделы с настройкой правил и блокировкой атак на уязвимое приложение — не только теория. Смотреть курс LH | IT Курсы | OSINT
❤2👍1🔥1
Современные LLM #курс #ИИ #LLM Курс посвящен очень популярной сегодня теме - большим языковым моделям (Large Language Models или LLM). Действительно, современные чат-боты на базе LLM (ChatGPT, Gemini, Gigachat, DeepSeek, YandexGPT и другие) впечатляют нас своими ответами, и многие уже на повседневной основе пользуются этими помощниками. В курсе мы погрузимся в то, как работают большие языковые модели - в теории и …
❤2👍2🔥1
#статья #React ⭐️ Пишем свой React: Fiber, хуки и рендеринг под капотом Каждый день мы пишем JSX и используем хуки. Но как это работает под капотом? Чтобы разобраться, мы с нуля напишем собственную версию React. За основу мы возьмем отличный туториал Didact, но пойдем дальше: переведем все на TypeScript, добавим поддержку Фрагментов, реализуем useEffect и useContext. К концу стать React превратится для вас в понятн…
🔥3❤2🤝2
#курс #Python ▶️Курс «Основы Python и создание ИИ-приложений» Мини-курс охватывает базовые конструкции Python: типы данных, списки, словари, функции, классы. Затем переходит к практике ИИ: вызов LLM, обработка ошибок, чат-бот с памятью, работа с файлами и API, FastAPI и базы данных. В конце вы соберёте итоговый проект. Смотреть курс LH | IT Курсы | OSINT
🔥3❤2👍2
#статья #C ⭐️ Создаём DSL на C#: LSP и поддержка в Visual Studio Для Visual Studio Code я сделал Language Server Protocol, а для Visual Studio отдельную интеграцию через MEF и Visual Studio SDK. По пути пришлось разобраться с синхронизацией документов, версиями текста, immutable snapshots, MSBuild, file watchers и выполнением editor requests. В этой части разберём, как устроены обе интеграции и какие проблемы появи…
❤3🔥2
#статья #Kubernetes ⭐️ Как мы победили OOMKill и сэкономили треть ресурсов: настройка JVM в Kubernetes Расскажу о проблемах, с которыми мы столкнулись, когда переехали в Kubernetes, как мы их порешали и как в итоге оптимизировали ресурсы при работе в виртуализации. Если вы хоть раз ловили OOMKilled на ровном месте и не понимали за что, может быть, узнаете себя. Спойлер: в финале мы сократили потребление памяти на 1…
❤4👍3🔥2
#курс #Go ▶️Курс «Без этих знаний твой Go-вайбкод положит прод» Разбираем пакет sync изнутри: WaitGroup, Once, Mutex и RWMutex. Сравниваем наивные реализации с настоящими примитивами Go: Go Memory Model, happens-before, очереди рантайма, handoff и starvation mode. В конце решаем задачу с собеседования VK и обсуждаем sync.Cond, sync.Map и sync.Pool. Смотреть курс LH | IT Курсы | OSINT
❤3👍3🔥2
#статья #Python ⭐️ Как вернуть радость простого программирования: пишем игру для терминала на Python Сегодня простую компьютерную игру можно собрать за несколько минут: взять готовый движок, подключить библиотеку или просто попросить ИИ написать код. Но мне захотелось вернуться к истокам и попробовать обойтись самым минимумом средств. В этой статье попробую написать автомобильные гонки примерно в 50 строк кода на P…
❤3🔥3🤝2
#курс #Python ▶️Курс «Библиотека Python FastAPI в одном видео для начинающих» Полный курс по FastAPI с нуля. Вы изучите все концепции библиотеки и научитесь создавать веб-сайты. Курс охватывает всю необходимую информацию. Смотреть курс LH | IT Курсы | OSINT
❤4🔥3🤝2
#статья #TypeScript ⭐️ Управляемые корутины в TypeScript: как получить контроль над асинхронностью и памятью. Разбираемся во всех аспектах В этой статье мы разберём, как кооперативные корутины (Coroutines) на генераторах решают эти задачи, и научимся на примере моей библиотеки ts‑adaptive‑coroutines, разобрав каждый аспект по кирпичикам, посмотрев на инструмент, который добавляет в TypeScript адаптивные приоритеты,…
❤3🔥2🤝2
#курс #MD5 ▶️Курс «MD5 на чистом Bash» Разбираемся, как устроен алгоритм MD5, и пишем его на чистом Bash. Параллельно осваиваем TDD и работу с битами. В итоге получаем рабочий хеш без единой внешней утилиты. Смотреть курс LH | IT Курсы | OSINT
👍3❤2🔥2
#статья #React ⭐️ Глубокое погружение в React Fiber Задумывались ли вы когда-нибудь о том, что на самом деле происходит под капотом, когда вы рендерите приложение React? Мы знаем, что React строит дерево DOM и отображает UI на экране, но как React конструирует это дерево и как он эффективно обновляет его при изменении состояния? В этой статье мы рассмотрим React Fiber — основной движок согласования (reconciliation)…
❤3🔥2🤝2
Showing the 12 most recent of 69 posts we hold for @hacckingbook. 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.
Republishes
Channels on the register whose posts this channel has forwarded.
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 4 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.
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 25 October 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“IT курсы / Программирование / ИИ / ИБ” (@hacckingbook), 11,884 subscribers as measured 25 October 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/hacckingbook.
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.