Channel
@proglib_academy
On this record: Topic · Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Telegram's recommendations · Cite this entry
3,898subscribers
-28 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 3,162–10,000.
| Telegram ID | -1001727734638 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @proglib_academy |
| Created | 23 November 2021 — measured — cross-checked against a third-party dataset (ext.tg_channel) |
| First recorded | 6 August 2026 |
| Last confirmed live | 16 September 2026 |
| Measurements held | 13 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 16 September 2026 |
| On Telegram | t.me/proglib_academy |
Education — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q6_K_XL, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 11 August 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 100% 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 |
|---|---|---|
| 16 Sept 2026, 16:00 | 3,898 | -1 |
| 8 Sept 2026, 21:55 | 3,899 | -10 |
| 3 Sept 2026, 23:41 | 3,909 | -3 |
| 31 Aug 2026, 15:15 | 3,912 | +3 |
| 28 Aug 2026, 13:47 | 3,909 | -9 |
| 25 Aug 2026, 21:05 | 3,918 | -5 |
| 19 Aug 2026, 09:27 | 3,923 | -6 |
| 16 Aug 2026, 19:35 | 3,929 | +3 |
| 13 Aug 2026, 06:28 | 3,926 | -5 |
| 9 Aug 2026, 21:32 | 3,931 | +6 |
| 6 Aug 2026, 16:03 | 3,925 | -1 |
| 6 Aug 2026, 04:21 | 3,926 | no change |
| 6 Aug 2026, 01:36 | 3,926 | first reading |
18 posts held, back to 15 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 4 pages 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 18 posts for this entry, the most recent from 7 August 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
59 reactions across 17 posts, in 9 distinct kinds. The most used accounts for 32.2% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 19 | 32.2% | |
| 👍 | 19 | 32.2% | |
| 🔥 | 9 | 15.3% | |
| 👾 | 3 | 5.08% | |
| 😁 | 3 | 5.08% | |
| 😍 | 2 | 3.39% | |
| 🤔 | 2 | 3.39% | |
| 🎉 | 1 | 1.69% | |
| 🥱 | 1 | 1.69% |
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 18 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 61 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 18 most recent posts we hold, published 15 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.
🤔 У большинства разработчиков уже есть подписки на IDE, GitHub Copilot, Claude, ChatGPT или облачные сервисы. Логично, что обучение тоже постепенно приходит к той же модели: не покупать отдельный курс под каждую новую тему, а иметь доступ ко всей библиотеке и выбирать, что актуально именно сейчас. Такой формат недавно появился и в Proglib Academy. Вместо одного курса — доступ сразу ко всей библиотеке и новым матери…
👍1
⚡Коллеги, Т-Банк даёт кэшбек 25% за покупку курсов у нас в https://proglib.academy. Если вы думали учиться и откладывали обучение, это знак свыше 🏋️♂️
❤2
👅 Самое сложное — выбрать не курс, а направление Сегодня хочется разобраться в AI-агентах. Через пару недель появляется задача, где нужны алгоритмы. Потом понимаешь, что неплохо бы освежить Python или математику для Data Science. 🔜 Именно поэтому подписка на обучение многим оказывается удобнее отдельных курсов. Можно спокойно переключаться между темами, когда меняются задачи, а не покупать новую программу каждый ра…
❤2👍2
📊 Опрос закончился, и почти половина проголосовавших честно выбрала «просто верю и надеюсь». И это не лень, тут всё понятно: читать AI-код построчно устаёшь на третьем PR, а зелёные тесты выглядят как железное «всё ок, можно жать мёрж». ✅ Зелёные тесты сами по себе ничего не гарантируют. Агент может написать тест под собственную ошибку и закрепить её как норму. Формально всё проходит, а баг остаётся — теперь просто…
❤1🎉1
Голосуйте, потом расскажем, как сделать так, чтобы четвёртый вариант перестал быть смешным, а третий — заработал по-настоящему 😧
👍2❤1
Posted without readable text
😁2
AI написал код, тесты прошли — а мержить всё равно страшно. На выходных разобрали, почему так происходит. Делимся записью 🔥 Поговорили о том, как задавать агенту правила, подключать независимого ревьюера, проверять сгенерированные тесты и почему дорогая модель сама не разберётся в архитектуре проекта. 🔜 Особенно зайдёт тем, кто уже пишет код с AI, но периодически тратит на исправления больше времени, чем сэкономил.…
👍2
🎯 У разработчика, DevOps-инженера и техлида разные причины задуматься о системной работе с AI-агентами Но цель одна: перейти от случайных удачных запусков к управляемому процессу на реальном проекте — с понятными правилами, ревью, контролем расходов и безопасности ✔️ На курсе «ИИ для разработчиков» участники выстраивают такой процесс на практике: подключают инструменты, задают границы для агента и учатся понимать,…
❤2🔥2
😎 Продолжаем рубрику про проекты студентов Сегодняшний герой — backend-разработчик, который начал с AI-сомелье для пива: говоришь ему настроение и что на столе — он подбирает подходящий сорт. Забавная штука для пятничного вечера 🍻🍻 Но по пути к этому сомелье он собрал кое-что посерьёзнее — свою систему деплоя с AI-ассистентом, который сам читает логи и разбирается, что сломалось. Как из пивного пет-проекта выросло…
🔥2👍1
😱 Знакомо? Лимит уже закончился, а задача всё ещё не готова. Часть токенов могла уйти на повторное чтение файлов, лишний контекст и неудачные попытки. ⚡️ Этому посвящён отдельный блок курса «ИИ для разработчиков». Вы разберёте расходы на собственных проектах, сравните подходы и найдёте места, где агент выполняет лишнюю работу. В итоге станет понятнее, сколько ресурсов выделять на запуск, когда его останавливать и в…
👍2😁1
У вас в проекте есть файл вроде utils_v2_final_FIX.py, который все боятся трогать ❓ Что делаете с таким легаси? ❤️ Не трогаю: работает — и ладно 👍 Переписываю с нуля и надеюсь на лучшее 🔥 Сначала покрываю тестами, потом рефакторю по частям 👾 У нас такого нет — честно-честно На курсе «ИИ для разработчиков» разберём третий подход: как с помощью агента зафиксировать текущее поведение легаси-кода тестами, а затем меня…
👾3🔥3❤1👍1
😳 Documentation Driven Development звучит как ещё один модный термин. Пока не попробуешь объяснить свой проект AI. Агент работает только с тем контекстом, который ему дали. Если документация неполная или устарела, он начинает додумывать — отсюда появляется неверный код. 🔘 На курсе «ИИ для разработчиков» эту тему разбирает Арсений Харланов. Он покажет, как подготовить документацию и контекст, чтобы агент понимал арх…
❤2
Showing the 12 most recent of 18 posts we hold for @proglib_academy. 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.
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.
Named by 50 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. The 24 listed below are the most frequent namers; the rest are counted above but not each listed.
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.
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.
This channel appears in 3 seed channels' Telegram-generated recommendation lists in total. Each is Telegram’s list for THAT channel, not this one — see how this is measured.
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 16 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Proglib.academy | IT-курсы” (@proglib_academy), 3,898 subscribers as measured 16 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/proglib_academy.
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.