Channel
@korm_model
On this record: Topic · Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
64subscribers
-2 since we began measuring on 1 October 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1004478940575 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @korm_model |
| Created | 3 August 2026 — measured — dated from the channel’s first post |
| First recorded | 1 October 2026 |
| Last confirmed live | 4 November 2026 |
| Measurements held | 4 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 4 November 2026 |
| On Telegram | t.me/korm_model |
Technology — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 4 November 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 100% 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.
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 4 Nov 2026, 06:50 | 64 | -3 |
| 5 Oct 2026, 22:16 | 67 | +1 |
| 1 Oct 2026, 13:22 | 66 | no change |
| 1 Oct 2026, 12:47 | 66 | first reading |
15 posts held, back to 3 August 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.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 15 posts for this entry, the most recent from 16 September 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
54 reactions across 10 posts, in 5 distinct kinds. The most used accounts for 51.9% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 👍 | 28 | 51.9% | |
| 🔥 | 13 | 24.1% | |
| ❤ | 11 | 20.4% | |
| 👏 | 1 | 1.85% | |
| 💯 | 1 | 1.85% |
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 10 of the 15 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 54 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 15 most recent posts we hold, published 3 August 2026 to 16 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.
Самая дорогая модель нужна реже, чем кажется Одна сборка задач в моем конвейере разработки разворачивает 40-80 AI-агентов. Поставь на каждое место флагманскую модель, и разоришься раньше, чем доедешь до релиза. Вечерами у меня работает команда AI-агентов: оркестратор раздает задачи, дев пишет код, остальные собирают данные, проверяют факты, готовят сводки. Конвейеров накопилось несколько: сводки, извлечение знаний …
👍3🔥3
Signed Marks
🧠 Из чего состоит память AI-агента Полгода назад завёл первого агента и быстро понял: память у агента не одна. Слоёв несколько, каждый решает свою задачу, и почти каждый пришлось выстрадать. Разбираю по порядку. Слой 1 — личность. Файлы, которые агент читает при старте каждой сессии: кто он, что делает, какой у него характер, кто его человек и как с ним говорить. Это врождённая память — она вшита и не теряется нико…
❤6
Signed Marks
К посту про скиллы — где брать готовые. Есть открытый каталог skills.sh от Vercel: больше миллиона скиллов под Claude Code, Codex, Cursor и ещё два десятка агентов. Ходить по нему самому не обязательно: попроси агента — он сам найдёт в каталоге самые подходящие и популярные скиллы под твою задачу и установит. Ориентир внутри — счётчик установок: у каталога живая телеметрия, это честнее звёздочек на GitHub. Одна ого…
👍6
Signed Marks
Скилл — это как научить агента, а не написать код В прошлых постах я выложил два архива pii-anon-service — код, который маскирует персуху и умеет её вернуть обратно. Полезная штука, но лежит мёртвым грузом: чтобы агент ей пользовался, кто-то должен объяснить ему когда и как её звать. Вот это объяснение и есть скилл. Скилл — папка с файлом-инструкцией (SKILL.md) и парой скриптов. Внутри человеческим языком: «когда п…
Signed Marks
File, posted without a caption
Signed Marks
📦 Примеры к посту выше — забирайте и щупайте Два рабочих примера. Не идеальные, но это то, с чем можно поработать со своими агентами. pii-anon-service — то самое маскирование с демаскированием из поста, упакованное в сервис для команды. Загружаешь XLSX/CSV/TXT — получаешь обезличенную версию: consistent-маски [PERSON_N], [EMAIL_N], [PHONE_N], ИНН, СНИЛС, telegram-ники. mapping.json остаётся локально, обратное восст…
❤2
Signed Marks
🔒 Как скормить модели данные с персухой и не спалиться Любая задача, где в тексте ФИО, телефоны, почты, ИНН, а обрабатывать хочется облачной моделью — это вопрос: как отдать модели смысл, но не отдать людей. Отлаживал это всё лето. Три подхода, каждый под свою задачу. Маскирование с демаскированием. Основной механизм под поток данных. Имена меняются на [PERSON_1], почты на [EMAIL_1], соответствие маска ↔ реальное з…
🔥1
Signed Marks
🔐 Безопасность агентов — это не паранойя, а гигиена Даёшь агенту доступ к почте, файлам, календарю — и он начинает реально работать. Ровно тут он из игрушки превращается в того, кто дотянется до лишнего. Про это забывают на радостях, что «оно само делает». Хорошая новость: закрыть базовые дыры можно без кода. Агент сам проверит себя и починит, если правильно поставить задачу. «Разграничь доступы по ролям». Не всё …
👍3💯1
Signed Marks
🖥 Где живёт автономный агент и куда его поселить Автономный агент работает в фоне круглосуточно. Значит ему нужен дом — железо, которое тихо стоит и не выключается. Не рабочий ноут, который закрываешь и уносишь, а отдельное устройство. Первая развилка — своя железка или VPS. VPS — это арендованный сервер в чужом дата-центре. Не покупаешь железо, платишь за мощности помесячно: недорого, поднимается за минуты, ничег…
🔥5👍2
Signed Marks
🤖 Что такое AI-агент и чем он отличается от ChatGPT в браузере Раз уж канал про агентов — давайте с азов, чтобы говорить на одном языке. ChatGPT в браузере — это собеседник. Живёт в своём окне: отвечает, ищет в сети, собирает инфу под запрос. Но за пределы чата не выходит и ничего не делает без прямого вопроса. Ты спрашиваешь — он отвечает. Агент — та же модель, которой дали руки, доступы и память. Он не ждёт вопр…
👍5❤2🔥2
Signed Marks
📈 Зачем вообще разбираться в AI-агентах Недавно услышал интересную мысль — поделюсь, она важная. Разбираться в AI стоит не потому что в 2029-м придёт Skynet, как в «Терминаторе». Причина скучнее и вернее — это обычная эволюция инструмента, и мы её уже проходили не раз. Когда-то текст печатали на печатной машинке. Ошибся в одной букве — перепечатывай весь лист. Пришёл компьютер, и та же ошибка стала стоить не десят…
👍5❤1🔥1
Signed Marks
Корм для моделей pinned «Корм для моделей Качество AI — это не про модель. Это про то, чем ты её кормишь. Днём я CPO с 70 цифровыми продуктами в портфеле: шесть кластеров, десятки команд, бюджеты и корпоративные ограничения. В 13 продуктах внедряем AI — часть уже в проде, часть…»
Showing the 12 most recent of 15 posts we hold for @korm_model. 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.
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 4 November 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Корм для моделей” (@korm_model), 64 subscribers as measured 4 November 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/korm_model.
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.