Channel
@pelmenews
On this record: Growth · Engagement · Posts · Cite this entry
338subscribers
+0 since we began measuring on 26 October 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1002541671148 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @pelmenews |
| Description | 🤖 AI-новости без технического бреда Переводим сложные новости про ИИ на человеческий язык. С мемами, сарказмом и понятными аналогиями. 📱 2 минуты на пост Для людей, а не для роботов! @msrzn007 |
| Created | Between 1 March 2025 and 31 July 2025 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 26 October 2026 |
| Last confirmed live | 26 October 2026 |
| Measurements held | 3 |
| On Telegram | t.me/pelmenews |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 26 Oct 2026, 05:24 | 338 | no change |
| 26 Oct 2026, 05:22 | 338 | no change |
| 26 Oct 2026, 04:33 | 338 | first reading |
20 posts held, back to 13 October 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.
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.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 25 October 2026 |
|---|---|
| Posts held | 20 (13 October 2026 – 25 October 2026) |
| Views total | 96 |
| Reactions total | — |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 26 Oct 2026, 05:22 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.
Как протестировать AI-агента без риска сломать рабочий процесс? Системы часто сбиваются с курса из-за недостатка контроля над автоматизацией. Прямое внедрение AI-агента может привести к ошибкам и сбоям, когда он начинает принимать решения, вместо того чтобы просто предлагать их. • Теневой режим: AI-агент получает копию входных данных и формирует предложение, не вмешиваясь в действующий процесс. Человек или система …
Как сравнить AI-пентестера и обычный сканер на уязвимом приложении? Сканеры часто дают много ложных срабатываний и не всегда находят все уязвимости. В нашем эксперименте мы протестировали автономный AI-пентестер CyberStrike и базовый динамический сканер на одном и том же уязвимом приложении. • Ложные срабатывания: CyberStrike показал 5% ложных срабатываний, в то время как базовый сканер — 25%. Это критично для оцен…
Как протестировать AI-агента, не рискуя бизнес-процессами? Многие системы автоматизации страдают от недостатка реальных данных для тестирования. Обычные подходы с записью изменений ведут к неуправляемым рискам, когда ошибка агента может повлечь за собой реальные последствия. Теневой режим — это выход, но как его правильно использовать? • Теневой режим: подключает агента к реальному потоку событий, но его действия з…
Как понять, где косячит OCR, и не сливать бюджет на RAG? OCR может преобразовать текст так, что он выглядит корректно, но ошибки в таблицах и сокращениях приводят к сбоям в RAG-системах. Объединение всех этапов оценки в одну метрику не позволяет выявить, где именно произошел сбой. • Ошибка 0/О: латинская «O» вместо нуля может привести к неверным числовым ответам. Например, «О-042/25» вместо «0-042/25» в расчетах. •…
Как распределять стоимость LLM по бизнес-процессам, а не по API-ключам? Системы LLM часто сбивают с толку, когда нужно понять, откуда берутся расходы. Привязка затрат к API-ключам не дает четкой картины, так как один ключ может обслуживать множество процессов, а процессы могут генерировать расходы на разных этапах. • Атрибуция затрат: вместо привязки к ключу, связывайте расходы с конкретными бизнес-процессами. Один…
Как понять, способен ли локальный AI-видеоконвейер на полноценный проект? Тестирование локального AI-видеоконвейера waoowaoo выявило несколько критических моментов. Проблемы возникают на этапе генерации кадров и синтеза речи, что ставит под сомнение его готовность к реальным задачам. • Сцены: при разбиении на сцены с 5-10 кадрами система теряет связь между ними — движение персонажей становится нелогичным. • Персона…
Увеличивает ли AI дублирование кода: проверяем на истории репозитория? Дублирование кода — это не всегда зло, но когда AI генерирует его в избытке, начинается настоящая головная боль. Разработчики перестают переиспользовать существующие модули, и код становится неуправляемым. • Доля дубликатов: после внедрения AI она выросла на 15%, что говорит о проблемах с переиспользованием. • Перемещённый код: 20% новых функций…
Как избежать дублирования операций AI-агента при взаимодействии с 1С и CRM? При работе с 1С и платёжными системами часто сталкиваемся с проблемами дублирования операций. Когда агент повторяет запрос из-за тайм-аутов, это может привести к созданию лишних бизнес-объектов. Очевидный путь "повторять при ошибке" не работает — нужно учитывать идемпотентность. • Идемпотентность: операция должна возвращать один и тот же ре…
Как правильно атрибутировать расходы AI-агента и не слить бюджет на неуспешные попытки? • Полезная единица: Начинайте с завершённой пользовательской задачи. Один запрос не всегда равен одной задаче. Например, обработка обращения может потребовать несколько вызовов модели и инструментов. Сложности с распределением стоимости по задачам AI-агента возникают, когда мы не учитываем все вызовы и неуспешные попытки. Обычны…
Как протестировать LLM на атаки без LLM-судьи? В LLM-приложениях атаки могут скрываться в неожиданных местах: от имен файлов до параметров инструментов. Обычные тесты не работают, поскольку они не охватывают все возможные векторы атак. • Шаблон 1: Проверка на инъекции. Если в запросе указано "Игнорируй предыдущие правила", убедитесь, что ключевые данные не утекли. Например, не должно быть маркера CANARYTEST7F3A9C. …
Как подключить AI-агента к базе данных через MCP Toolbox без лишних рисков? Многие сталкиваются с проблемами интеграции AI с базами данных, когда стандартные методы доступа не обеспечивают необходимой безопасности. Пытаться использовать произвольные SQL-запросы — это путь в никуда. • MCP Toolbox: реализует серверную часть, позволяя безопасно выполнять предопределённые SQL-запросы, что минимизирует риски. • Безопасн…
Как контролировать AI-агентов в deco Studio и не потерять контроль над бюджетом? При запуске нескольких AI-агентов в команде часто возникают проблемы с управлением доступом и мониторингом ресурсов. Стандартные подходы, такие как настройка токенов и переменных окружения, не всегда обеспечивают необходимую гибкость и прозрачность. • Структура: deco Studio объединяет агентов и внешние инструменты, создавая единый упра…
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @pelmenews. 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.
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 26 October 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Пельмени на завтрак” (@pelmenews), 338 subscribers as measured 26 October 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/pelmenews.
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.