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 10 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 97% 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
31 measurements spanning 43 days, net -132. 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 14,129–14,309 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded, most recent 20 of 31
Measured (UTC)
Subscribers
Change
17 Sept 2026, 23:39
14,156
+6
15 Sept 2026, 18:38
14,150
-22
13 Sept 2026, 23:37
14,172
-3
12 Sept 2026, 07:21
14,175
-5
10 Sept 2026, 02:15
14,180
-12
6 Sept 2026, 21:19
14,192
-8
4 Sept 2026, 05:20
14,200
-5
2 Sept 2026, 21:22
14,205
-2
1 Sept 2026, 22:18
14,207
-8
30 Aug 2026, 18:04
14,215
-2
29 Aug 2026, 18:46
14,217
-2
28 Aug 2026, 18:38
14,219
-16
27 Aug 2026, 18:15
14,235
-4
26 Aug 2026, 16:42
14,239
-3
25 Aug 2026, 15:34
14,242
-6
24 Aug 2026, 16:44
14,248
-4
23 Aug 2026, 03:49
14,252
-5
21 Aug 2026, 15:05
14,257
-2
20 Aug 2026, 15:04
14,259
-3
19 Aug 2026, 14:11
14,262
first reading
Engagement
20 posts held, back to 25 February 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 51 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
7.70%
avg views ÷ 14,156 subscribers
Avg views / post
1,090
1 post measured
Reaction rate
2.39%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
1
of 20 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 31 August 2026
Posts held
20 (25 February 2026 – 31 August 2026)
Views total
1,090
Reactions total
26
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
2 Sept 2026, 19:05 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.
Reaction mix
1,428 reactions across 20 posts, in 8 distinct kinds. The most used accounts for 63.0% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
900
63.0%
🔥
285
20.0%
👍
130
9.10%
❤🔥
87
6.09%
👎
15
1.05%
😢
7
0.49%
🤯
3
0.21%
🎉
1
0.07%
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 20 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 1,428 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 25 February 2026 to 31 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.
Telegram Stars
Stars received
17
across the posts below
Posts paid on
11
of 20 we hold a reading for · 55%
Most on one post
3
single highest reading
A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @product_love. 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 20 most recent posts we hold for this entry, published 25 February 2026 to 31 August 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.
Открываю новый сезон менторства.
В этот раз хочу сфокусироваться на двух направлениях:
1. Специалист или менеджер небольшой команды:
- Постоянно за всеми доделывает и не успевает свою работу.
- Работает, но не получает удовлетворения, т. к. делает это недостаточно хорошо.
- Набирает больше, чем может, и в итоге приходится овертаймить.
- Силы есть только на думскроллинг, игры или сериалы.
2. Руководитель нескольких…
В июне у меня закончилось обучение на программе McKinsey Forward. Как-то упоминала о нем здесь, в канале, и вы просили потом рассказать, как оно мне по итогу. Почти месяц я ничего не писала, подумала, что этот пост будет отличным поводом вернуться.
McKinsey Forward — программа развития менеджерских навыков, через которую они присматривают себе сотрудников. Изначально она задизайнена для ребят с небольшим опытом упра…
Взрослым тоже можно
Когда у моего ребенка появились летние каникулы в школе, я вспомнила какое это классное время для ребенка. Как я сама, будучи ребенком, ждала каникул и предвкушала как я их буду проводить. Лето было для меня временем наполненным классными моментами.
Потом я выросла, пошла на работу и пришлось забыть о летних каникулах. Более того, все карьерные решения я почему-то принимала летом и чаще всего ме…
Я все еще встречаю людей, которые говорят, что все делегировали. И когда мы начинаем копать вглубь, оказывается, что есть еще большой пласт, что можно оптимизировать.
А сейчас в ИИ эру навык делегирования — очень важен: умение поставить задачу, сформулировать результат, оценить промежуточное решение и дать обратную связь и т.д.
Чем лучше умеете, тем на выходе результат. Как я обычно говорю, что иначе garbage in gar…
Практикум по написанию вакансий
Каждый раз когда
я пишу вакансии — мне либо в комментариях к посту или в личку пишут, что забирают себе для вдохновения.
Но для меня главное, что они всегда хорошо конвертируются в целевых кандидатов. И я уже один раз писала, почему важно вкладываться в описание вакансии: это выгодно и нанимающему менеджеру и соискателю.
Из последних кейсов — когда мы нанимали одному из участников …
У нас идёт запись на «Стать тимлидом».
До старта – неделя, но запись на курс идет супер вяло. Голос внутреннего самозванца ликует, а я пытаюсь разобраться прав ли он или играет со мной в игры, как любит. Захотелось поделиться как это выглядит. Дальше диалог.
– Видишь как мало записываются? Херня твой курс, никому он не нужен в эпоху ИИ.
Ну да, кому хочется читать лонгриды, делать домашку, ходить на встречи и т.д? …
Отвечаю на комментарий под предыдущим постом.
Для меня это всегда танец между «я вас слышу» и «давай не будем подменять понятия».
Начну с конца — романтики разработки.
Для меня романтика это когда вы придумываете элегантное решение сложной задачи, а не когда делаете то, что хочется, вместо того, что нужно. Конвейер тут ни при чём.
Если мы договорились, что сегодня строим фундамент, а вы вместо этого покрасили забо…
Эту задачу не сделал, зато вот эту сделал. Хоть мы ее и не обсуждали.
Наверное, у каждого было. Приходите к руководителю, он спрашивает статус по задаче. А вы отвечаете: «Эту не сделал, зато вот эту сделал». Или вы были тем руководителем, кто это слышал.
Вроде ничего такого. Не пришёл с пустыми руками — и то хлеб. Но я считаю, что такое мышление — это как ходить по краю.
Для меня, во-первых, про подмену договорённ…
Пытаться спланировать «непонятное» — верный способ поймать прокрастинацию
Один из частых запросов в моей практике: есть большая задача, но клиент не может к ней подступиться.
Причина проста — не получается четко сформулировать конечный результат. А раз финиш размыт, то и дедлайны не поставить, и объем работы кажется пугающе огромным.
В таких ситуациях я советую не пытаться очертить этот результат. Если у вас объек…
Мы не успеваем не потому что мало работаем — а потому что не даём мозгу передохнуть ни минуты
Один из моих клиентов в менторстве очень много работает, я бы сказала жестко перерабатывает. Но каждый день заканчивается одинаково: стопка незакрытых дел, упадок сил и ощущение что опять «недостаточно». Иногда целый день что-то делал — а результата ноль, не за что себя похвалить.
Я попросила его вести дневник — записывать…
Я не верю в ленивых сотрудников, верю в сломанные процессы
Прежде чем винить людей — посмотрите на процесс. Читала недавно статью McKinsey про ловушки в принятии решений и они выделяют кривые места, где ломается эффективность. Согласна с ними на 100%.
Смотрите сами ↓
1/ Не договорились на берегу. Обсуждение превращается в базар, потому что один решает как делать, а второй — нужно ли вообще. Добавьте во встречу 3 …
Вчера в «Неидеальной Марьяне» опубликовала пост, который нашел большой отклик у людей. Мне столько людей написало в личку о том, что чувствуют тоже самое, о том как поддержал их мой пост, что я решила его продублировать и сюда.
——
Поколение моей бабушки всю жизнь копило деньги на сберкнижках, которые превратились в тыкву за один день.
Поколение моих родителей жило в эпоху развала СССР. Им часто задерживали зарплат…
❤80🔥25👍9
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @product_love. 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.
Stars beside a post are paid reactions — Telegram Stars, bought with money and spent on that post. They are a different unit from reactions and are never added to them, here or anywhere else on this page.
Posts edited after publishing
@product_love edited 3 posts 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
11 August 2026
Most recent edit
1 September 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.
Mentions
Named by 8 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.
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.
Максим Дорофеев: Прокрастинация и джедайские техники @mnogosdelal · 26,254 Telegram ranks this channel #11 of 97 here — alongside 96 others — read 14 September 2026
FEDOR BORSHEV @pmdaily · 23,757 Telegram ranks this channel #12 of 97 here — alongside 96 others — read 17 September 2026
Нормально делай, нормально будет / Саша Клименко @normalno_delaj · 21,737 Telegram ranks this channel #19 of 96 here — alongside 95 others — read 22 September 2026
Менеджер от боженьки @pm_god · 25,223 Telegram ranks this channel #20 of 98 here — alongside 97 others — read 14 September 2026
ProductDo: практика продакта @productdo · 24,067 Telegram ranks this channel #29 of 97 here — alongside 96 others — read 17 September 2026
No Flame No Game @proproduct · 38,826 Telegram ranks this channel #33 of 96 here — alongside 95 others — read 31 August 2026
Продукторий Владимира Меркушева @vladimir_merkushev · 22,031 Telegram ranks this channel #39 of 96 here — alongside 95 others — read 21 September 2026
Product Management & AI @ruspm · 25,204 Telegram ranks this channel #41 of 97 here — alongside 96 others — read 14 September 2026
запуск завтра @ctodaily · 33,689 Telegram ranks this channel #41 of 96 here — alongside 95 others — read 4 September 2026
Игорь Кузнецов о темных паттернах @brainshare · 21,982 Telegram ranks this channel #45 of 93 here — alongside 92 others — read 22 September 2026
Hard Client @hardclient · 22,902 Telegram ranks this channel #45 of 97 here — alongside 96 others — read 19 September 2026
Teamlead Good Reads – ежедневные советы про менеджмент людей и команд @leadgr · 28,190 Telegram ranks this channel #45 of 96 here — alongside 95 others — read 10 September 2026
Дашич, беги🚀 @dashich_begi · 37,575 Telegram ranks this channel #56 of 96 here — alongside 95 others — read 1 September 2026
Ваня Замесин @zamesin · 50,414 Telegram ranks this channel #60 of 97 here — alongside 96 others — read 25 August 2026
Продакты не нужны @betternotworse · 28,526 Telegram ranks this channel #62 of 96 here — alongside 95 others — read 9 September 2026
🔥 Дмитрий Ирешев: AI • Продукты • Проекты @dmitrii_ireshev_Agile_PMP · 27,750 Telegram ranks this channel #68 of 97 here — alongside 96 others — read 12 September 2026
Нестыдная фасилитация @no_shame_facilitation · 22,868 Telegram ranks this channel #73 of 99 here — alongside 98 others — read 19 September 2026
This channel appears in 17 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 17 September 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Продукты, книги и любовь” (@product_love), 14,156 subscribers as measured 17 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/product_love.
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.