Technology — 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 10 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 why it has no browse page of its own yet.
Growth
28 measurements spanning 36 days, net -22. 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 20,904–21,036 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded, most recent 20 of 28
Measured (UTC)
Subscribers
Change
12 Sept 2026, 03:38
20,919
-9
9 Sept 2026, 21:37
20,928
-8
6 Sept 2026, 12:00
20,936
+10
4 Sept 2026, 06:15
20,926
-5
2 Sept 2026, 19:56
20,931
-14
1 Sept 2026, 16:54
20,945
-4
31 Aug 2026, 18:12
20,949
-3
30 Aug 2026, 21:28
20,952
+3
29 Aug 2026, 20:34
20,949
-1
28 Aug 2026, 22:26
20,950
-1
28 Aug 2026, 01:37
20,951
-5
27 Aug 2026, 02:09
20,956
+5
25 Aug 2026, 04:23
20,951
-9
24 Aug 2026, 02:01
20,960
-8
22 Aug 2026, 08:06
20,968
+1
20 Aug 2026, 19:22
20,967
+2
19 Aug 2026, 15:45
20,965
+12
17 Aug 2026, 21:58
20,953
-17
16 Aug 2026, 18:37
20,970
-37
15 Aug 2026, 08:05
21,007
first reading
Engagement
36 posts held, back to 6 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 57 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
12.8%
avg views ÷ 20,919 subscribers
Avg views / post
2,670
17 posts measured
Reaction rate
0.932%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
17
of 36 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 1 September 2026
Posts held
36 (6 July 2026 – 1 September 2026)
Views total
45,470
Reactions total
424
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
3 Sept 2026, 17:36 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
1m 45s
Average length
21s
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
1,110 reactions across 36 posts, in 17 distinct kinds. The most used accounts for 33.2% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
368
33.2%
🔥
278
25.0%
👍
176
15.9%
🆒
101
9.10%
🤯
55
4.95%
⚡
43
3.87%
👀
29
2.61%
😁
16
1.44%
👎
14
1.26%
🏆
8
0.721%
❤🔥
7
0.631%
👏
7
0.631%
🐳
3
0.27%
🗿
2
0.18%
👻
1
0.09%
👾
1
0.09%
🤬
1
0.09%
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 36 of the 36 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 1,110 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 36 most recent posts we hold, published 6 July 2026 to 1 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.
Telegram Stars
Stars received
4
across the posts below
Posts paid on
4
of 36 we hold a reading for · 11%
Most on one post
1
single highest reading
A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @makeaiukraine. 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 36 most recent posts we hold for this entry, published 6 July 2026 to 1 September 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.
Вийшов Claude Fable 5.1. Окрім зростання показників на нових і закритих бенчмарках, є кілька важливих оновлень:
— Читання з кешу тепер коштує на 75% дешевше. Залежно від сценарію, загальна вартість виконання завдань може знизитися на 25–45%.
— Раніше Anthropic могла зберігати запити у Fable/Mythos до 30 днів, щоб виявляти зловмисні патерни. Для великих компаній, яким потрібен режим Zero Data Retention, це було серй…
Вийшов безкоштовний курс зі створення власного harness для AI-агентів.
Harness - це вся система навколо моделі: цикли, інструменти, системні промпти, пісочниці, контекст, субагенти, погодження дій, перевірка результату, CLI та скіли.
Поясню на практичному прикладі, який зараз сам практикую
У вас є робочі чати з клієнтами. Ви підключаєте до них Claude. Коли клієнт надсилає правки або просить щось доробити, система:…
Покажу ще один варіант того, що ми реалізовуємо.
У нас є основний сайт, а під його капотом працює велика мультифункціональна система. У ній об’єднані CMS, CRM, блог, каталог кейсів, статистика з усіх соціальних мереж, контент-аналітика, маркетингові воронки та керування всіма call to action у наших акаунтах.
Система бачить, звідки прийшла людина, які сторінки вона переглядала, на які посилання натискала і на якому …
🇺🇦З Днем Незалежності України.
Ми живемо в дуже непростих умовах: гуманітарних, матеріальних і просто людських. Тому найбільше хочеться, щоб наступний День Незалежності всі наші рідні зустрічали вдома, усі вікна були цілими, а люди в Києві та інших містах могли спокійно спати вночі.
На честь 35-річчя Незалежності України ми даруємо знижку 35% на наш постійно оновлюваний курс із Claude Code та AI-розробки.🇺🇦
Це фор…
💬 Ще одна механіка, яку хочу окремо виділити.
Коли у вас накопичується багато контексту по власних проєктах, кейсах і рішеннях, ви можете просто попросити Claude або Codex зібрати з цього повноцінний каталог.
Наприклад, я так і зробив зі своїми проєктами: попросив проаналізувати все, що ми робили, структурувати кейси, описати задачі, рішення, результати і зібрати це в окремий каталог.
Далі такий каталог можна вико…
😋 У Claude Code з’явився офіційний skill /design, який дозволяє прямо з Claude працювати над дизайном інтерфейсів.
Механіка проста:
• описуєте потрібну фічу або екран;
• Claude аналізує ваш проєкт і поточний інтерфейс;
• підбирає відповідний стиль;
• генерує кілька варіантів макетів;
• ви обираєте найкращий і вносите правки;
• після цього Claude сам реалізовує обраний дизайн у проєкті.
Я, наприклад, не користуюсь…
В опенсорс вийшла OfficeCLI тулза, яка підключає AI-агентів до Word, Excel і PowerPoint прямо з термінала, без встановленого Microsoft Office.
Після підключення одного skill Claude Code, Codex або інший агент зможе:
• читати, редагувати та створювати Word-документи;
• працювати з Excel: сортувати, обробляти та масово змінювати таблиці;
• збирати повноцінні презентації у PPTX;
• автоматизувати роботу з файлами без р…
🥸 Firecrawl випустив в open source один із найшвидших інструментів для роботи з PDF — pdf-inspector.
Він перетворює PDF у структурований Markdown практично миттєво:
→ одна сторінка обробляється приблизно за 0,002 секунди;
→ PDF на 200 сторінок — близько 0,47 секунди;
→ витягує заголовки, таблиці та структуру документа;
→ можна запускати локально;
→ написаний на Rust і легко вбудовується у власні RAG та AI-пайплайни…
Ось ще одна цікава механіка.
✅ Ви можете створити собі власний аналог Linktree, ось такий
прямо на домені основного сайту. А в адмінці бачити всю детальну аналітику: звідки прийшла людина, на що натиснула, куди перейшла і що зробила далі.
Тобто отримати максимально прозору наскрізну аналітику буквально до будь-якого рівня.
Там же можна тестувати різні поп-апи, CTA, порядок блоків, офери, дивитися CTR кожного елем…
Продовжуючи попередній пост про CRM для тендерних продажів.
Зібрали узагальнену комерційну пропозицію на впровадження подібної системи: автоматичний пошук тендерів у Prozorro, відсів нерелевантних закупівель, воронки, статуси, документи, задачі, комунікації та аналітика в одному інтерфейсі.
Тут можна подивитися, як загалом виглядає така система, що в неї входить і як формується впровадження:
Посилання
Зрозуміло, …
Кожного 15-го числа мені стабільно приходить рахунок від Claude десь на $200. І я розумію, що далеко не кожному є сенс платити такі гроші, особливо якщо ви просто хочете потестувати різні сервіси.
Тому, якщо хочете спробувати той же Google Gemini, n8n, Lovable або щось інше, можете глянути тут:
Посилання
Зараз у них, наприклад, є:
🔹 Google Gemini Pro + 5 ТБ — $45 за 12 місяців
🔹 n8n — $75 за рік
🔹 Lovable Pro —…
❤13⚡5🆒2🤯1
Showing the 12 most recent of 36 posts we hold for @makeaiukraine. 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
@makeaiukraine 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
16 August 2026
Most recent edit
16 August 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.
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 12 September 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“make ai.” (@makeaiukraine), 20,919 subscribers as measured 12 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/makeaiukraine.
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.