Channel
@n8n_farm
On this record: Topic · Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Handles named that no longer answer · Cite this entry
2,589subscribers
-99 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.
| Telegram ID | -1002625102790 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @n8n_farm |
| Created | Between 1 March 2025 and 31 July 2025 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 7 August 2026 |
| Last confirmed live | 15 September 2026 |
| Measurements held | 14 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 15 September 2026 |
| On Telegram | t.me/n8n_farm |
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 15 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 |
|---|---|---|
| 15 Sept 2026, 17:36 | 2,589 | -49 |
| 11 Sept 2026, 17:59 | 2,638 | -74 |
| 7 Sept 2026, 11:21 | 2,712 | -10 |
| 2 Sept 2026, 05:48 | 2,722 | -3 |
| 30 Aug 2026, 02:22 | 2,725 | -5 |
| 27 Aug 2026, 08:48 | 2,730 | -5 |
| 24 Aug 2026, 15:08 | 2,735 | -4 |
| 21 Aug 2026, 01:08 | 2,739 | -2 |
| 17 Aug 2026, 19:39 | 2,741 | +3 |
| 14 Aug 2026, 20:56 | 2,738 | +65 |
| 11 Aug 2026, 06:43 | 2,673 | -8 |
| 8 Aug 2026, 11:18 | 2,681 | -7 |
| 7 Aug 2026, 17:48 | 2,688 | no change |
| 7 Aug 2026, 17:38 | 2,688 | first reading |
20 posts held, back to 14 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 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 20 posts for this entry, the most recent from 7 August 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
43 reactions across 18 posts, in 3 distinct kinds. The most used accounts for 51.2% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 👍 | 22 | 51.2% | |
| 🔥 | 18 | 41.9% | |
| ❤ | 3 | 6.98% |
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 18 of the 20 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 43 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 20 most recent posts we hold, published 14 July 2026 to 7 August 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.
⚡️️️Немного полезного материала Мы как-то уже рассказывали здесь про канал нашего тимлида по разработке Романа Он подготовил подробный гайд по запуску AI-агента и выложил у себя в канале. Мы подумали, что кому-то из вас он тоже может быть полезен, поэтому делимся. Внутри пошагово разобрано: 🔹 как создать AI-агента; 🔹 как настроить его под свою задачу; 🔹 как подключить нужные инструменты; 🔹 как проверить, что все р…
🎨 Бренд-контент из данных Этот шаблон помогает автоматически превращать новые строки данных в фирменные изображения и видео в стиле reels, а затем публиковать их в соцсети без ручной сборки каждого поста. Подходит для анонсов туров, продуктов, новых функций и событий. 📌 Как это работает: Шаг 1: В источник данных попадает новая запись или срабатывает запуск по расписанию. Шаг 2: Orshot по одному шаблону собирает фир…
📱 Идеи для продукта по отзывам Этот шаблон помогает находить реальные запросы пользователей не по догадкам, а по повторяющимся жалобам в отзывах приложений. На выходе получается список функций, которые уже ждут ваши потенциальные клиенты. 📌 Как это работает: Шаг 1: Вы вводите ID приложения, пакет или ключевой запрос вроде «budgeting app». Шаг 2: Apify собирает отзывы из Google Play и App Store. Шаг 3: В обработку и…
👍2🔥2
🤖 Бесплатная связка для оценки заявок Этот шаблон помогает автоматически оценивать собранные заявки по вашему ICP и сразу сохранять результат в Google Sheets. Подходит, когда нужно быстро отсеивать слабые лиды и видеть, где профиль клиента настроен неточно. 📌 Как это работает: Шаг 1: По расписанию запускается Apify actor. Шаг 2: Данные приводятся к единому виду и очищаются от дублей. Шаг 3: Каждая заявка получает о…
👍2
🕒 Автосерия follow-up без ручной рутины Этот шаблон автоматизирует повторные касания после отправки письма и помогает не терять потенциальных клиентов, если ответа нет. Он сам запускает follow-up через 3, 7 и 14 дней и обновляет данные в CRM. 📌 Как это работает: Шаг 1: По расписанию система проверяет CRM и находит подходящие записи. Шаг 2: Если после первого письма прошло 3 дня без ответа, создаётся и отправляется …
🔥1
🤝 Хотим поддержать коллегу Наш тим лид разработки Роман запустил отдельный канал про OpenClaw и практическую работу с AI-агентами. Там он разбирает то, что реально использует в разработке ежедневно: 🔸 как не ломать навыки, память и контекст 🔸 когда запускать субагентов, cron-задачи и отдельные сессии 🔸 какие инструменты, репозитории и подходы стоит попробовать 🔸 что важно учитывать при архитектуре AI-агентов По су…
👍2
🧾 Из фото в структурированные данные Этот шаблон превращает фото с рукописными заметками и формами в аккуратный JSON. Если уверенности модели не хватает, автоматизация отправляет изображение на повторную проверку и не даёт ошибкам попасть в таблицу. 📌 Как это работает: Шаг 1: Google Drive отслеживает новую фотографию в папке. Шаг 2: n8n скачивает файл и переводит его в base64. Шаг 3: Claude Sonnet читает изображени…
🔥2
📧 Локальная сортировка писем в Gmail Этот шаблон автоматически распределяет письма по меткам прямо в Gmail и помогает быстрее наводить порядок во входящих. Вся обработка идёт локально через n8n и модель, без отправки содержимого писем во внешние LLM-сервисы. 📌 Как это работает: Шаг 1: n8n запускает автоматизацию при получении нового письма. Шаг 2: в модель локально отправляются тема и фрагмент письма. Шаг 3: модель…
👍1🔥1
⚡️ Полезный инструмент для разработки Когда мы начали регулярно разрабатывать AI-агентов, быстро заметили, что каждый новый проект начинается с одного и того же технического сетапа - подключение моделей и сервисов, настройка памяти, RAG, базы данных и окружения - поэтому мы собрали весь этот стек в одной платформе. При разработке платформы мы постарались закрыть все вещи, которые постоянно приходилось настраивать з…
👍1
🎬 Автоматизация для математических видео Этот шаблон превращает текстовый запрос в готовое анимационное видео с формулами. Он помогает собирать ролики быстрее и работать не с каждым видео вручную, а с очередью идей. 📌 Как это работает: Шаг 1: Получает текстовый запрос. Шаг 2: Создаёт проект в Mathify. Шаг 3: Запускает генерацию анимации. Шаг 4: Проверяет готовность видео до завершения. Шаг 5: Возвращает ссылку на г…
🔥3
🗓️ Ассистент для контент-плана Этот помощник помогает держать под контролем публикации в соцсетях: вы быстро заносите идею, а система сама сохраняет её в таблицу и напоминает о задачах на день. 📌 Как это работает: Шаг 1: Вы пишете идею в чат с Google Gemini. Шаг 2: Автоматизация сохраняет её в Google Sheet с датой, платформой, заголовком, статусом и заметками. Шаг 3: Можно спросить, что запланировано на сегодня, и …
🔥4
🤖 Автоматизация SOC 2 опросников Этот шаблон помогает за 3 минуты обрабатывать объёмные анкеты для enterprise-покупателей и быстро собирать ответы с опорой на внутренние политики. Вместо 12–15 часов ручной работы вы получаете связку, которая ускоряет сделки и снижает нагрузку на команду. 📌 Как это работает: Шаг 1: Загружает внутренние документы и политики в качестве базы знаний. Шаг 2: Приводит Excel, CSV и Google …
👍1
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @n8n_farm. 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 2 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.
Names
Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.
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.
@n8n_farm named 1 handle that resolve to nothing today. That is a fact about the reference, not necessarily a fact about the handle’s history — see the two groups below.
Most of these may never have existed as a live channel at all. A handle a channel names can be a typo, an aspirational name nobody registered, or a channel that was already gone before this one ever mentioned it. Unless a row below is marked evidenced, all we know is that it references a handle that is not a live channel today — not that anything “died”. How this is measured.
References a handle that is not a live channel — we have no record it ever was one.
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 15 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Боты, деньги, n8n” (@n8n_farm), 2,589 subscribers as measured 15 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/n8n_farm.
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.