Technology — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q6_K_XL, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 21 August 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 92% 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 the other topics.
Growth
52 measurements spanning 83 days, net +8,005. 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 78,869–89,276 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded, most recent 20 of 52
Measured (UTC)
Subscribers
Change
28 Oct 2026, 06:08
88,075
+21
27 Oct 2026, 08:08
88,054
+5
26 Oct 2026, 07:19
88,049
+73
25 Oct 2026, 08:49
87,976
+67
24 Oct 2026, 09:01
87,909
+222
23 Oct 2026, 10:16
87,687
+135
22 Oct 2026, 12:59
87,552
+146
21 Oct 2026, 04:57
87,406
-2
20 Oct 2026, 00:08
87,408
+75
18 Oct 2026, 22:50
87,333
+36
17 Oct 2026, 23:19
87,297
+40
16 Oct 2026, 22:58
87,257
+17
15 Oct 2026, 20:35
87,240
+62
14 Oct 2026, 20:01
87,178
+140
13 Oct 2026, 08:09
87,038
+681
9 Oct 2026, 01:39
86,357
+449
4 Oct 2026, 18:22
85,908
+1,238
26 Sept 2026, 20:40
84,670
+981
17 Sept 2026, 13:58
83,689
+288
15 Sept 2026, 16:19
83,401
first reading
Engagement
64 posts held, back to 1 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 170 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
26.8%
avg views ÷ 88,075 subscribers
Avg views / post
23,600
16 posts measured
Reaction rate
0.885%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
16
of 64 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 27 October 2026
Posts held
64 (1 July 2026 – 27 October 2026)
Views total
377,980
Reactions total
3,347
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
28 Oct 2026, 05:38 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
12,893 reactions across 62 posts, in 8 distinct kinds. The most used accounts for 45.6% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
🔥
5,873
45.6%
❤
3,433
26.6%
👍
3,004
23.3%
😱
185
1.43%
🐳
140
1.09%
😈
110
0.853%
❤🔥
98
0.76%
🤩
50
0.388%
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 63 of the 64 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 13,007 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 64 most recent posts we hold, published 1 July 2026 to 27 October 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
86
across the posts below
Posts paid on
45
of 63 we hold a reading for · 71%
Most on one post
7
single highest reading
A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @its_capitan. 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 64 most recent posts we hold for this entry, published 1 July 2026 to 27 October 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.
Мы в разломе эпох 👆
Объясню на примере:
Есть запрос в Google – например, "бухгалтерские услуги".
Сотни тысяч людей в США ищут его каждый месяц. Это ооочень много.
Но есть нюанс: конкуренция такая, что пробиться сайту-новичку через кучу бухгалтерских компаний со старыми сайтами – неподъемно дорого.
Другой пример – "генератор счетов для автосервиса".
Конкуренты очень слабые. В некоторых странах их вообще нет. Но и …
Эй Клод, можешь придумать, продвинуть и монетизировать приложение?
Я лично знаю около 20 человек, которые пытались создать AI-систему, которая сама придумывает идею, запускает ее, продвигает и монетизирует.
Пока ни у кого не получилось.
Потому что в таком подходе кроется непонимание главного в любом проекте – пользы.
В эту пятницу мы соберем экспертов из разных сфер и организуем конференцию с ответом на вопрос: Г…
Как молодой сайт за 3,5 месяца вырос до ~50К ₽/мес с минимальной монетизацией👆
Знакомлю с Костей – участником нашего комьюнити. Костя сделал вот такой агрегатор IT-вакансий.
Казалось бы, да кому нужен еще один агрегатор?
Но у больших площадок типа hh.ru есть проблема:
Вот ты ищешь вакансии Python-разработчика. А тебе по этому фильтру подсовывают вакансии Python-аналитика и всех, у кого в описании мелькнул питон.
…
Моя любимая история из подкаста с сооснователем Skyeng
На нашем подкасте сооснователь Skyeng Денис Сметнев сравнил бизнес-модели Skyeng и их конкурента, рассказав личную историю.
Это один из моих самых любимых моментов.
Суть в том, что Skyeng пошел по пути операционно сложного стартапа. Т.е. взял на себя платный маркетинг, поддержку и ответственность за качество учителей.
А их сервис-конкурент просто сделал марке…
~$16К/месяц на необычном способе продвижения приложения👇
Сейчас мы активно развиваем наше приложение для улучшения произношения на иностранных языках. За 7 месяцев после запуска вырастили его до $14К/месяц.
Google не любит, когда у проекта есть только сайт, который одиноко висит в выдаче.
Поэтому мы сделали простой, но качественный сервис на нескольких платформах. Уже создали и продвинули сайт + расширение + прило…
Лучший сезон для запуска онлайн-проекта 👆
Многие думают, что Черная пятница, день холостяка в ноябре и вся предновогодняя гонка в декабре созданы чисто для оффлайн-бизнесов.
Вообще нет))
Ноябрь и декабрь до Нового года – самое вкусное время и у нас в онлайне.
Кажется, да кому нужны сайты и приложения накануне Нового года?
Первые пару лет я и сам этого не понимал.
Рассказываю.
Итак, конец года.
Компании подбиваю…
🪦 90% сайтов умрут из-за ИИ. Но у них есть выход 👇
Посмотрите на график "роста" Stack Overflow. Это форум, где раньше все разработчики искали ответы на вопросы.
А потом появился ИИ и Stack Overflow умер.
Логичный вывод: со временем так закончат все информационные сайты.
Но именно здесь прячется возможность. Покажу на нашем примере.
Берем другую нишу – юристов.
Вот юристу нужен шаблон документа. Какие у него вар…
👆 Запустили первую версию нашего стора Custom GPTs!
Причем сырую. Почти пустую. И это специально.
Вот тут рассказывал, почему OpenAI закрывает свой стор Custom GPTs и почему мы решили сделать свой.
Так вот.
Обычно делают так: месяцами делают проект, полируют, а в паблик выкладывают в самом конце.
Проблема в том, что Google новый домен в упор не видит. А когда он его увидит, то отправит в песочницу и примерно пол…
+$14К/месяц на приложении для улучшения произношения 👆
7 месяцев назад это был маленький проект. Как все начиналось, вы видели вот тут.
Пора подводить итоги за сентябрь!
Сейчас ~$14К выручка в месяц. Выросли в 2 раза с июля.
Напомню суть приложения:
Это тренажер произношения на китайском. Говоришь фразу, приложение тебя поправляет.
Росли как обычно через сбор трафика из Google и сторов. Чтобы было проще расти, …
Все пропало! Пользователи летят вниз! 📉
Посмотрите на этот график 👆
Это переходы в наш tubetranscript.com из Google.
Взгляните на стрелку. Представьте, что сегодня июль, падение происходит прямо сейчас и вообще непонятно, что будет дальше.
Выглядит жутковато. У тебя весь трафик пикирует вниз!
Что делать? Все сломалось? Куда бежать?
Многие думают, что растущий проект – это всегда график в виде "хоккейной клюшки"…
😨 Мой AI-проект уходит в минус!
Вот вы сделали AI-сервис. Например, генератор описаний для маркетплейсов. Пользователь закинул фото, получил готовую карточку.
Все понимают: каждая генерация стоит денег. Токены не бесплатные.
Поэтому один из самых частых вопросов у меня в личке такой:
Игорь, сколько в среднем вы тратите на токены в AI-проектах? И как часто AI-проекты уходят в минус?
Ответ неожиданный.
Токены – д…
Почему некоторые ИИ-приложения никому не нужны?
Сейчас ИИ-проект можно создать за 2 дня.
Но гораздо интереснее превратить проект из демки с нулевой выручкой в продукт, который находят и оплачивают.
В четверг мы соберем за одним столом шесть человек с очень разным опытом.
Я разберу по шагам на примере наших ИИ-проектов, как мы их продвигаем и монетизируем.
Вы сможете задать вопрос по своему проекту, спикеры дадут…
🔥54👍40❤32😈3❤🔥1😱1
Showing the 12 most recent of 64 posts we hold for @its_capitan. 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.
Posts edited after publishing
@its_capitan edited 22 posts after it first published — the same permalink now carries different wording than the one this register originally read, caught because our own crawl held a copy of the earlier text.
An edit is not deception. Typo fixes, price updates and corrections look exactly like this too — this register can tell you the wording changed and when, not why. How this is measured.
First edit seen
11 August 2026
Most recent edit
27 October 2026
Forward network
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.
Mentions
Named by 74 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. The 24 listed below are the most frequent namers; the rest are counted above but not each listed.
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 28 October 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Короче, капитан – Запускаем мини-приложения” (@its_capitan), 88,075 subscribers as measured 28 October 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/its_capitan.
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.