Channel

Нейронки и промпты

@proprompt

On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry

115subscribers

+0 since we began measuring on 7 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.

Register entry

Telegram ID	-1001877177182
Type	Channel
Username	@proprompt
Created	Between 1 October 2022 and 30 September 2023 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded	9 August 2026
Last confirmed live	4 September 2026
Measurements held	4
Confirmed unchanged	1 time, most recently 4 September 2026
On Telegram	t.me/proprompt

Growth

4 measurements spanning 28 days. 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 115–116 and does not start at zero.

Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)	Subscribers	Change
4 Sept 2026, 13:41	115	-1
28 Aug 2026, 14:45	116	+1
9 Aug 2026, 05:46	115	no change
7 Aug 2026, 09:15	115	first reading

Engagement

14 posts held, back to 19 January 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 14 posts for this entry, the most recent from 22 July 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.

Reaction mix

23 reactions across 7 posts, in 4 distinct kinds. The most used accounts for 52.2% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction	Count	Share
😁	12	52.2%
❤	6	26.1%
👍	4	17.4%
💯	1	4.35%

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 7 of the 14 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 23 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 14 most recent posts we hold, published 19 January 2026 to 22 July 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.

Recent posts

22 Jul 2026, 09:11 UTC33 viewsread 9 August 2026

Forwarded from @sergiobulaev

прочитал на hackernews о дизрапции вендоров оборудования для боулингов Инженер из Америки купил заброшенный боулинг на восемь дорожек. В его городке семьям было некуда пойти вечером — и он решил это исправить. Здание со всем оборудованием обошлось в 105 тысяч долларов. Боулинг был заброшен не просто так: крыша текла, проводка искрила, а машинам, которые ставят кегли, — семьдесят лет. Система подсчёта очков — та, на…

Signed Сергей Лямин

22 Jul 2026, 09:11 UTC29 viewsread 9 August 2026

Собрал тестовые вопросы нейронкам чтобы их тестировать и сравнивать. Задача была сравнить локальные нейронки, работающие с компа Gemma, но подойдет так же для любых других: Один вопрос даст вам шум, а не сигнал — качество модели многомерно, и разные оси деградируют по-разному (особенно у локальных квантованных моделей). Поэтому предложу не один вопрос, а компактную батарею проб, каждая из которых вскрывает конкретны…

Signed Сергей Лямин

25 Jun 2026, 07:04 UTC52 viewsread 9 August 2026

Позитивный кейс 👇 и у меня подобное было от использования Claude Cowork (AI-агент работающий для тебя в браузере). Последнее что делал – просил написать жалобы в магазин Яблоко, но с ходу не нашел где на их сайте писать. Агент сам нашел мне в интернет форму жалоб на их сайте, яндекс.карт и 2ГИС. Написал жалобы и ждал меня, чтобы я прочитал и нажал кнопки “отправить” в трех вкладках браузера 🙂 Но у товарища ниже боль …

Signed Сергей Лямин

25 Jun 2026, 07:04 UTC55 viewsread 9 August 2026

Photo

Вчера у меня случился маленький, но очень показательный кейс про AI-агентов в реальной жизни) Заказал дочери на день рождения колонку Алиса на немецком eBay. И уже на этом этапе началась херь: я так и не разобрался, как у них переключить язык на английский. Что-то переводил руками, что-то через встроенный переводчик, но в целом интерфейс как будто специально сделан, чтобы ты страдал. Посылка должна была прийти еще …

Signed Сергей Лямин

15 Jun 2026, 03:51 UTC70 views2 reactionsread 9 August 2026

Photo

AI-системы: аналогия с человеком 🧠 Если вы запутались в новых AI-терминах — подготовил простую памятку: LLM — думает Это «мозг» системы: понимает язык, рассуждает, генерирует ответы. RAG — подтягивает контекст Это «мозг + библиотека»: документы, базы знаний, инструкции, свежие данные. AI-агент —выполняет действия Это «мозг + руки»: может использовать инструменты, запускать шаги, работать с задачами. MCP —соединя…

👍2

Signed Сергей Лямин

10 May 2026, 19:42 UTC89 viewsread 9 August 2026

Photo

Photo, posted without a caption

Signed Сергей Лямин

20 Mar 2026, 09:02 UTC152 views3 reactionsread 9 August 2026

глюки нейронок У меня есть друзья, которые скептически относятся к AI. В ответ на интересные находки про нейронки – присылают истории про галлюцинации или громкие провалы AI. И частично они правы. Есть две крайности: первые слепо копируют ответы ChatGPT в отчёты и презентации (привет коллеги 😁) вторые вообще не пользуются AI: пробовал, ошибается — бесполезен или даже опасен 👺 Обе позиции проигрышные. С первыми вс…

❤1👍1💯1

Signed Сергей Лямин

11 Mar 2026, 06:31 UTC145 views2 reactionsread 9 August 2026

Работа-работа, перейди на Федота, с Федота на Якова, с Якова на нейросеть «Опус 4.6»

😁2

Signed Сергей Лямин

10 Mar 2026, 14:22 UTC140 viewsread 9 August 2026

🥸 CEO всё чаще советуются с AI перед принятием решений Недавний опрос 200 владельцев бизнеса и CEO в Великобритании показал интересную тенденцию. AI постепенно становится вторым мнением для стратегических решений у руководителей компаний. На цифрах: • 62% руководителей используют AI при принятии большинства решений • 140 человек признались, что начинают сомневаться в своей идее, если бот её не одобряет • 46% довер…

Signed Сергей Лямин

4 Mar 2026, 15:08 UTC110 views4 reactionsread 9 August 2026

Оказывается, у нейронок есть скрытый барьер 🤔 Пару дней назад услышал мнение, что многим людям сложно пользоваться нейронками не из-за технической сложности, а потому что они не могут сформулировать, что им писать/спрашивать. Звучит интересно! Полез читать — оказалось, есть даже исследования и термин: "prompt-articulation Barrier" Jakob Nielsen (гуру UX) называл это “артикуляционный барьер" и утверждает: только 10…

❤3👍1

Signed Сергей Лямин

5 Feb 2026, 14:59 UTC153 views4 reactionsread 9 August 2026

Forwarded from @NeuralShitPhoto

ААААА!!! П Р О М П Т У К Р А Л И ! ! ! ! !

😁4

Signed Сергей Лямин

28 Jan 2026, 13:38 UTC215 views3 reactionsread 9 August 2026

Photo

Photo, posted without a caption

❤2😁1

Signed Сергей Лямин

Showing the 12 most recent of 14 posts we hold for @proprompt. 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.

Forward network

Republishes

Channels on the register whose posts this channel has forwarded.

Denis Sexy IT 🤖
@denissexy · 136,9701 post Neural Shit
@NeuralShit · 53,1131 post Сергей Булаев AI 🤖
@sergiobulaev · 12,6211 post

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

Names

Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.

Сергей Булаев AI 🤖
@sergiobulaev · 12,6211 post

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.

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 4 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“Нейронки и промпты” (@proprompt), 115 subscribers as measured 4 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/proprompt.

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.