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 12 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 98% 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
25 measurements spanning 90 days, net +23. 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 5,921–5,963 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded, most recent 20 of 25
Measured (UTC)
Subscribers
Change
5 Nov 2026, 14:51
5,956
-2
2 Nov 2026, 05:06
5,958
+10
29 Oct 2026, 23:26
5,948
-1
26 Oct 2026, 14:21
5,949
+4
23 Oct 2026, 11:05
5,945
+4
17 Oct 2026, 20:27
5,941
+2
15 Oct 2026, 02:09
5,939
-5
11 Oct 2026, 11:00
5,944
+1
5 Oct 2026, 09:38
5,943
-3
27 Sept 2026, 09:18
5,946
+7
18 Sept 2026, 03:59
5,939
+5
14 Sept 2026, 01:18
5,934
-5
10 Sept 2026, 04:40
5,939
+2
4 Sept 2026, 20:37
5,937
-2
1 Sept 2026, 01:46
5,939
-5
29 Aug 2026, 02:33
5,944
+2
25 Aug 2026, 17:23
5,942
+1
22 Aug 2026, 20:18
5,941
+5
19 Aug 2026, 20:33
5,936
+9
16 Aug 2026, 19:48
5,927
first reading
Engagement
30 posts held, back to 21 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 11 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
15.5%
avg views ÷ 5,956 subscribers
Avg views / post
925
11 posts measured
Reaction rate
3.17%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
11
of 30 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 3 November 2026
Posts held
30 (21 July 2026 – 3 November 2026)
Views total
10,176
Reactions total
323
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
5 Nov 2026, 01:07 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.
What this channel posts
Video runtime
16m 59s
Average length
3m 24s
Measured directly from 5 videos with a duration reading, out of the posts we hold for this channel — not this channel’s whole posting history, only the sample this register has actually read. An exact reading to the second, taken from the post itself rather than from Telegram’s own rounded chrome, so it carries no ≈ mark.
Reaction mix
873 reactions across 30 posts, in 8 distinct kinds. The most used accounts for 59.8% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
🔥
522
59.8%
👍
157
18.0%
❤
126
14.4%
😁
23
2.63%
💩
18
2.06%
😱
18
2.06%
🤔
7
0.802%
👎
2
0.229%
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 30 of the 30 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 873 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 30 most recent posts we hold, published 21 July 2026 to 3 November 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
1
across the posts below
Posts paid on
1
of 30 we hold a reading for · 3%
Most on one post
1
single highest reading
A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @kuzmisha. 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 30 most recent posts we hold for this entry, published 21 July 2026 to 3 November 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.
Recent posts
Telegram’s own ‘edited’ marker: 1 of 11 posts held from the last 30 days (9.09%) carried it when this register last read them. The marker says a post was changed after publishing, not what it said before — this register holds the earlier wording only where an edit fell between two of its own reads (see the edit ledger and how it is measured).
Это жёстко 😱
Бандиты, я в шоке!
Экспериментирую с шаблонами и анимацией в Claude Code.
Вот такой ролик мы сделали сегодня.
Это короткий пересказ исследования про внедрение ИИ в российских компаниях: главное из 66 страниц за 5 минут.
Как вам анимация? 🔥
нет, это не PowerPoint :)
На прошлой неделе случилось кое-что важное.
После такого я уже не смогу работать по-старому :)
В пятницу я провёл онлайн-мастер-класс на образовательном курсе «Именные гранты ВТБ».
Выступал с темой: «Дизайн будущего и создание ИИ-агентов».
Запись эфира и презентацию показать не могу, всё под NDA.
Но рассказать про подготовку и презентацию хочу.
Раз выступление было про агентов, для меня было принципиально собрать …
Почему работу с агентами лучше начинать с шаблонов? 🤔
Мир меняется так быстро, что я сам не до конца понимаю, какие инструменты понадобятся через год. Верстать шаблоны вручную, скорее всего, будут всё реже. Я и сам уже собираю их с нуля через агентов.
Но, кажется, у меня это получается, потому что я хорошо знаю шаблон изнутри: сотни таких я сверстал руками. Агент как неопытный сотрудник, ему нужен образец. Готовый …
Ещё один кайфовый опыт с агентами!
Я решился и одному агенту доступ к личному Телеграму 🤖
Пока только на чтение.
Отправку сообщений тоже можно разрешить, но я ещё боюсь.
Теперь по одной команде он собирает все сообщения, раскидывает их по другим агентам и запускает рабочие процессы.
Например:
• B2B-клиент попросил счёт. Ассистент поймал сообщение и передал другому агенту, который сформировал счёт. Мне осталось про…
Сколько начертаний может быть у шрифта?
5...10...20?
В этом посте мы собрали подборку шрифтов с 40+ начертаниями 🚀
Зачем столько?
Для экономии времени дизайнера. Выбираете один такой шрифт и делаете сразу все: большие заголовки, подзаголовки, основной текст, мелкие колонтитулы и акценты.
Все шрифты из подборки можно найти на странице шрифтов для презентаций: https://mishakuz.ru/fonts/
Вот они!
Шаблоны PowerPoint для ИИ-агентов и дизайнеров презентаций 🔥
Последние недели я вложил много времени в шаблоны для агентов.
По результатам видно, что в 2027 году все будут стремиться перейти от вёрстки руками к агентам.
Агент — как неопытный сотрудник, которому нужно дать подробные инструкции, показать примеры и шаблоны.
На интенсиве будем собирать шаблоны в PowerPoint и отдавать вёрстку ИИ-агентам. Вы нау…
Последние две недели я почти не вылезал из шаблонов 🙂
Я разработал пачку готовых дизайн-систем со слайдами-шаблонами для людей и агентов :)
А на консультациях мы уже собрали уверенно работающих агентов для компаний и фрилансеров.
Верстать презентации по готовым шаблонам — самый дешёвый и контролируемый способ делать презентации с ИИ.
Шаблоны прям моя тема 🔥 Скоро будет анонс продукта про шаблоны для ИИ-агентов.
Это реально круто
Всё, что вы видите на видео, это мои тестовые прогоны моушен-графики в Claude Code. Я попробовал поделать и простые анимашки, и даже сложные :)
Прикиньте, какие теперь можно делать презентации! Никакой Морф не нужен!
Вчера я уже внедрил несколько анимаций в клиентскую презентацию. Официально признаю: к анимации в PowerPoint, скорее всего, уже не вернусь.
Примеры на видео это подготовка к новому …
Сделал презентацию из своих носков 🧦
Интересно? 😀️️️️️️
Это видео посвящается всем творческим дизайнерам.
Если у вас болит душа от того, что нейронки легко копируют чужой дизайн, или вы думаете, что они убивают креатив, смотрите видео.
Целую неделю я фотографировал разные штуки вокруг себя и брал их как референсы для дизайна.
Получилось четыре дизайн-системы.
В видео показываю, что не всё вышло с первого раза 🙃
Ш…
Открываю личные консультации по агентам и вайб-кодингу.
Курс это путь на несколько недель. А бывает, что нужно разобраться с задачей, под вас, и сразу начать работать.
Или просто не хочется смотреть видеоуроки :)
Чем я могу помочь:
— показать, как собрать агента, который делает презентации в вашем стиле;
— помочь разработать дизайн-систему и шаблоны для ваших агентов;
— научить работать с презентациями через агенто…
Шаблон №2
Этот шаблон я тоже сделал в Codex.
Если избавляться от фотореализма, то нейрослопа становится меньше.
Референсы у этого шаблона необычные :)
Я нашёл несколько штук в моём офисе и на их основе написал дизайн-систему.
Норм? :)
Тут уж точно без плагиата
Единая дизайн-система и сохранение стиля для меня перестали быть проблемой.
Сейчас самая большая сложность — это креативные макеты, нестандартная вёрстка, …
Забирайте бесплатный шаблон!
В продолжение щепки про шейдеры, принесла вам шаблон анимации в pptx. с похожим фоном слайдов.
Анимация реализована с помощью перехода «Трансформация» и анимации вылета.
Как сделать такой фон, смотрите в этой щепке.
Итоговый слайд с анимацией прикреплен к этому посту. Вы можете забрать его шаблон в pptx и шрифты по ссылке
Дизайном вдохновились у Арины
🔥18👍6❤3
Showing the 12 most recent of 30 posts we hold for @kuzmisha. 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.
Posts edited after publishing
@kuzmisha edited 1 post 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
12 August 2026
Most recent edit
12 August 2026
Mentions
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.
Appears in Telegram’s recommendations for other channels
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.
Секреты PowerPoint @PPTSECRETS · 23,789 Telegram ranks this channel #5 of 84 here — alongside 83 others — read 16 September 2026
Бонни и Слайд @bonnieandslide · 24,407 Telegram ranks this channel #8 of 99 here — alongside 98 others — read 15 September 2026
Шаблоны для презентаций | Powerpoint шаблоны @powerpointrus · 36,186 Telegram ranks this channel #18 of 81 here — alongside 80 others — read 3 September 2026
Ким Воронин | A+ @Voroninkim · 37,401 Telegram ranks this channel #46 of 98 here — alongside 97 others — read 31 August 2026
ЭКСЕЛЬХАК @excelhackru · 73,894 Telegram ranks this channel #58 of 87 here — alongside 86 others — read 19 August 2026
Управление персоналом | hr, карьера, кадры @secrets_hr · 21,873 Telegram ranks this channel #88 of 93 here — alongside 92 others — read 22 September 2026
This channel appears in 6 seed channels' Telegram-generated recommendation lists in total. Each is Telegram’s list for THAT channel, not this one — see how this is measured.
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 5 November 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Миша пишет про презентации в PowerPoint” (@kuzmisha), 5,956 subscribers as measured 5 November 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/kuzmisha.
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.