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 15 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 88% 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
12 measurements spanning 39 days, net -7. 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 2,664–2,680 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
15 Sept 2026, 05:16
2,666
-5
11 Sept 2026, 06:39
2,671
-5
6 Sept 2026, 11:00
2,676
+1
1 Sept 2026, 16:28
2,675
-2
29 Aug 2026, 23:25
2,677
-1
27 Aug 2026, 06:52
2,678
+4
20 Aug 2026, 13:22
2,674
+1
17 Aug 2026, 19:24
2,673
+1
14 Aug 2026, 09:35
2,672
-1
11 Aug 2026, 01:02
2,673
-1
7 Aug 2026, 22:33
2,674
+1
7 Aug 2026, 08:46
2,673
first reading
Engagement
20 posts held, back to 24 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 2 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 20 posts for this entry, the most recent from 6 August 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
What this channel posts
Video runtime
7s
Average length
7s
Measured directly from 1 video with a duration reading, out of the posts we hold for this channel — not this channel’s whole posting history, only the sample this register has actually read. An exact reading to the second, taken from the post itself rather than from Telegram’s own rounded chrome, so it carries no ≈ mark.
Reaction mix
608 reactions across 20 posts, in 14 distinct kinds. The most used accounts for 57.4% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
349
57.4%
👍
80
13.2%
😁
44
7.24%
💯
39
6.41%
🔥
37
6.09%
❤🔥
15
2.47%
👌
13
2.14%
🤩
12
1.97%
🙏
10
1.64%
👏
4
0.658%
🕊
2
0.329%
😢
1
0.164%
🤨
1
0.164%
🥰
1
0.164%
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 608 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 24 July 2026 to 6 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
2
across the posts below
Posts paid on
2
of 20 we hold a reading for · 10%
Most on one post
1
single highest reading
A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @svetaccountant. 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 24 July 2026 to 6 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.
Любой документ, если это действительно документ, всегда содержит описание случившегося факта и ответы на три бухгалтерских вопроса:
📌 ЧТО случилось- продажа/дарение/мена/передача на комиссию;
📌 ГДЕ- страна/ город/ склад/ строительная площадка,- именно по этому признаку в соот. С гл.21 НК РФ определяется место реализации и наступают (или нет) риски по закону 173-ФЗ;
📌 КОГДА- дата/время. Потому что время- деньги. Потом…
Борман делает оценку персонала. Пишет отчеты. Заходит один из сотрудников.
Борман:
-Назовите любое число от 1 до 100.
-98.
-А может 89?
-Нет, 98.
-Свободен,- сказал Борман и написал в отчёте: «Характер нордический. В суждениях тверд.»
Входит следующий.
Борман:
-Назовите любое число от 1 до 100.
-65.
-А может 56?
-Ну может и 56...
-Свободен,- сказал Борман и написал в отчёте: «Характер мягкий. Не уверен. Легко увлек…
Дайджест за июль 🤗
📌Порог доходов для освобождения от НДС на УСН сохранят до 2030 года. Как теперь выглядит график повышения порогов - смотрите в посте.
📌Если вы работаете с маркетплейсами, стоит знать, какие сведения теперь могут передаваться в налоговую. Теперь ФНС будет получать больше информации, какую – перечислила в посте.
📌Запись ПРЯМОГО ЭФИРА ДЛЯ СЕЛЛЕРОВ. Особенно актуально для тех, чьи товары сгорели на …
Не работаете, но покупаете квартиры, автомобили или другое дорогостоящее имущество? Похоже, ФНС начала внимательнее смотреть на такие ситуации.
За счет каких средств были совершены крупные покупки, если официальных доходов нет.
Сначала налогоплательщик получает требование представить документы, затем — уведомление о вызове в инспекцию. Налоговая может попросить:
✔️ документы, которые вы предоставляли банку при оформл…
Воинский учет: отговорка «не знали» больше не работает
Если раньше работодатели относились к воинскому учету как к формальности, то сегодня цена ошибки стала выше. Обмен информацией между ведомствами ускорился, а ответственность за нарушения существенно выросла.
Что важно знать?
📌О приеме или увольнении военнообязанного необходимо сообщить в военный комиссариат в течение 5 дней.
📌За нарушение этого срока должностном…
Солнце- лучший гость. И в доме, и в городе. Сегодня его в Москве не показывают.
Вообще земляне много о себе думают,- устраивают какие-то междоусобицы непонятно зачем. Если просто до концепта осознать, что все мы живем в открытой системе,- т.е. «отключи» Солнце и все скукожится за пару дней, то жить счастливо становится гораздо проще. Ненужный пафос отпадает.
Счастья вам и высокой маржи ❤️🤗
Ко мне иногда приходят с вопросом:
«Я очень хочу работать с компаниями. Но пока не получается...». Дальше, как правило, выясняется интересное.
Человек уже несколько месяцев что-то «прорабатывает». Боится написать/ назвать цену/ получить отказ. Он берет работу бесплатно, чтобы «показать себя», а параллельно пытается продавать физическим лицам. Потом снова решает идти в B2B. Потом опять возвращается назад и так по кру…
Я не тормоз. Я человек, у которого была отчетность 🙈 и только дошли руки написать СПАСИБО всем, кто в суете московских будней нашел время на то, чтоб приехать и пообщаться🙏
Несколько выводов «по мотивам»:
✅Люди делятся на две категории: кто признаёт свои ошибки, кто нет. Всё.
✅Лучше дружба на бизнесе, чем бизнес на дружбе.
✅Продукт — это то, что можно обменять. Если продукт непонятен тебе, то другим ты не сможешь …
❤31👍7
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @svetaccountant. 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
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.
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 15 September 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Бухгалтерия. Налоги. Науменко.” (@svetaccountant), 2,666 subscribers as measured 15 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/svetaccountant.
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.