Channel
@shvmxyz
On this record: Topic · Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
1,442subscribers
-6 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.
| Telegram ID | -1002230948987 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @shvmxyz |
| Created | Between 1 June 2024 and 30 September 2024 — 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 | 11 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 15 September 2026 |
| On Telegram | t.me/shvmxyz |
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 17 September 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 |
|---|---|---|
| 15 Sept 2026, 15:59 | 1,442 | -2 |
| 11 Sept 2026, 14:37 | 1,444 | +3 |
| 6 Sept 2026, 12:59 | 1,441 | -2 |
| 30 Aug 2026, 05:06 | 1,443 | -1 |
| 27 Aug 2026, 02:26 | 1,444 | +1 |
| 24 Aug 2026, 11:15 | 1,443 | -3 |
| 20 Aug 2026, 15:56 | 1,446 | -3 |
| 17 Aug 2026, 19:45 | 1,449 | -1 |
| 11 Aug 2026, 02:08 | 1,450 | +2 |
| 7 Aug 2026, 17:00 | 1,448 | no change |
| 7 Aug 2026, 10:03 | 1,448 | first reading |
20 posts held, back to 27 June 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 31 July 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
47 reactions across 11 posts, in 6 distinct kinds. The most used accounts for 38.3% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 👍 | 18 | 38.3% | |
| ❤ | 11 | 23.4% | |
| 🔥 | 11 | 23.4% | |
| ❤🔥 | 3 | 6.38% | |
| 😁 | 3 | 6.38% | |
| 🤣 | 1 | 2.13% |
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 11 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 47 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 27 June 2026 to 31 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.
Зачем идти на курс по AI-агентам, если есть документация, GitHub и сотни туториалов? Честный ответ: доступ к информации не является проблемой. За вечер можно повторить туториал, собрать демо с LangChain или взять готовый репозиторий. Сложность начинается позже: агент выбрал не тот инструмент, потерял контекст или начал уверенно ошибаться. Вы поправили промпт - а как проверить, что стало лучше и не сломался другой с…
❤1
6 августа стартует курс «AI-агенты» - идёт последняя неделя набора. Обучение проводят практикующие специалисты из Revolut, Яндекса, Wildberries и других крупных технологических компаний. На курсе вы шаг за шагом создадите собственного AI-агента: - сначала реализуете его без использования готовых фреймворков, чтобы разобраться, как работает каждый компонент; - научитесь самостоятельно оценивать качество AI-систем и …
👍4😁3🤣1
Старт через 5 минут. В 18:30 МСК начинаем воркшоп AI Code Review Agent. Ссылка на эфир — подключайтесь
Через час начинаем воркшоп AI Code Review Agent. Будем собирать и разбирать агента для code review на практике. Сегодня в 18:30 МСК 👉 Ссылка на воркшоп
👍3❤2🔥2
Сегодня в 18:30 МСК проведём бесплатный воркшоп AI Code Review Agent. AI уже умеет писать код, предлагать рефакторинг и закрывать часть рутинных задач. Но чем больше кода появляется с его помощью, тем важнее другой вопрос: как быстро проверить, что в Pull Request не спряталась ошибка? Сегодня вместе с Василием Исаевым соберём прототип агента для code review. Он будет получать изменения из PR, разбираться в контекст…
👍2
🎓 Тем временем — курс «AI-агенты» стартует уже 28 июля Собираем AI-агента с нуля: сначала руками, без фреймворков — чтобы понять его устройство изнутри. Потом переходим на индустриальные инструменты (Langchain, Langgraph и другие), уже осознанно. Разбираем: structured output, tool-calling, MCP, RAG, мультиагентные системы — на реальных прод-кейсах. Учимся оценивать построенного агента: свой мини-бенч, рост качества…
❤3
⚡️ Уже послезавтра — AI Code Review Agent Пишете код, но ревью в проде страшное — баги проскакивают, ревью формальное или его нет вообще? За 2 часа соберём своего AI-агента, который: - читает Pull Request целиком, понимает контекст изменений - находит реальные проблемы — логические ошибки, забытые edge cases, риски регрессий - объясняет, что и почему поправить — как внимательный синьор, а не «тут ошибка» Не теория…
👍4
🧑💻 Кто проверяет код, который написал AI? AI помогает разрабатывать быстрее - но вместе со скоростью растёт риск пропустить ошибку и отправить её в прод. В четверг, 23 июля, проведём бесплатный воркшоп AI Code Review Agent. За два часа покажем, как собрать агента, который анализирует Pull Request, замечает потенциальные баги и слабые места и подсказывает, что стоит проверить перед релизом. В прямом эфире пройдём…
🧑💻 Вайбкодим без потери качества? В четверг, 23 июля, проведём воркшоп AI Code Review Agent. На воркшопе за 2 часа создадим AI-агента, который ревьюит код и ловит баги до релиза. На курсе — coding-агентов в Claude Code на потоке, а не разово под один PR. Подробности и старт регистраций на воркшоп — в это воскресенье.
❤🔥3
🎙 Второй выпуск подкаста AI Agents Engineering уже на YouTube. Продолжаем разговор про инженерию AI-агентов. На этот раз — тема, в которую упирается любая компания, начавшая работать с агентами всерьёз: как превратить россыпь промптов и инструкций в базу skills — управляемый внутренний продукт, а не очередную свалку файлов. В гостях — Николай Шейко, эксперт по AI-интеграциям для бизнеса. Руководит микро-аутсорс аге…
🔥3
ШВМ - Программы по AI pinned «⚡️ Мы открыли предпродажу курса «AI-агенты» Это курс для тех, кто хочет не просто пользоваться фреймворками, а понимать, как агенты устроены изнутри - и уметь собирать их руками. Что будет на курсе: - сначала собираем агентов на raw Python: LLM API, structured…»
⚡️ Мы открыли предпродажу курса «AI-агенты» Это курс для тех, кто хочет не просто пользоваться фреймворками, а понимать, как агенты устроены изнутри - и уметь собирать их руками. Что будет на курсе: - сначала собираем агентов на raw Python: LLM API, structured outputs, tool-calling, память, RAG и evals; - затем переходим к индустриальным инструментам: LangChain, LangGraph, Langfuse, Arize Phoenix, MCP и мультиагент…
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @shvmxyz. 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 1 registered channel — 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.
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.
“ШВМ - Программы по AI” (@shvmxyz), 1,442 subscribers as measured 15 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/shvmxyz.
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.