Channel
@upcore_ai
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
99subscribers
+4 since we began measuring on 26 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1004389242548 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @upcore_ai |
| Created | 20 August 2026 — measured — dated from the channel’s first post |
| First recorded | 26 August 2026 |
| Last confirmed live | 27 August 2026 |
| Measurements held | 2 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 27 August 2026 |
| On Telegram | t.me/upcore_ai |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 27 Aug 2026, 09:33 | 99 | +4 |
| 26 Aug 2026, 21:31 | 95 | first reading |
11 posts held, back to 20 August 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.
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.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 26 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 11 (20 August 2026 – 26 August 2026) |
| Views total | 1,381 |
| Reactions total | 153 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 26 Aug 2026, 21:31 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.
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.
153 reactions across 10 posts, in 6 distinct kinds. The most used accounts for 41.2% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 👍 | 63 | 41.2% | |
| 🔥 | 35 | 22.9% | |
| ❤ | 33 | 21.6% | |
| 👏 | 11 | 7.19% | |
| 💯 | 9 | 5.88% | |
| 🤔 | 2 | 1.31% |
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 10 of the 11 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 153 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 11 most recent posts we hold, published 20 August 2026 to 26 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.
Как измерить эффективность ИИ в разработке? Все покупают подписки на ИИ-копайлоты, но мало кто может перевести этот эффект в твердые цифры. Нас часто спрашивают: как UpCore оценивает эффективность разработчика, если код за него пишет нейросеть? Отвечаю: наша базовая метрика - это время. Система знает, за сколько человеко-часов эта задача решается «вручную». Мы берем это время и сравниваем с реальными часами, потрач…
👍5🤔2❤1💯1🔥1
В конце интервью мы затронули классную тему. Если хотите на 100% понять философию UpCore — просто посмотрите фильм «Человек, который изменил всё» (Moneyball). Там есть шикарная аналогия. Раньше скауты оценивали игроков интуитивно: красиво отбивает, быстро бегает, уверенно держится. А потом пришли менеджеры с математикой и начали считать реальный KPI на тысячах подач. Выяснилось, что сухая статистика видит реальных "…
👍6❤4💯3🔥1
Недавно дал большое интервью про UpCore Александру Поломодову, СТО Т-Банка. Получилось почти 2 часа живого и очень динамичного общения. Саша и зрители трансляции задавали максимально неудобные, но правильные вопросы!) Что успели обсудить: 🔹 Как измерить Vibe-coding: что делать, когда ИИ пишет код в 4 раза быстрее, но с багами? 🔹 Закон Гудхарта: как защититься от разработчиков, которые начнут «хакать» метрики и писа…
👍6🔥5
Идея кажется простой, но чтобы цифровой тимлид научился так точно оценивать код, потребовалось учесть сотни нюансов. Я сам в прошлом был программистом и тимлидом, поэтому очень хорошо понимаю суть вопроса изнутри. И здесь я хочу сказать огромное спасибо всей продуктовой команде Dex! В UpCore нам удалось заложить весь наш экспертный опыт, накопленный почти за 20 лет работы! ❤️
❤13🔥9👍6
Сколько на самом деле стоит код? Вчера я рассказывал про математику оценок, а сегодня - про то, как перевести эффективность инженера в реальные деньги. Если выразить суть нашего подхода одним предложением, оно звучит так: UpCore переводит код в реально затраченное на задачу время. Как это выглядит на практике: разработчик выполняет задачу и отправляет Merge Request. Система анализирует его и показывает, что объект…
👍7🔥5💯2❤1
А теперь серьезно!) Про математику и точность. Начинаю рассказывать, как наша система работает «под капотом». Поскольку UpCore делает выводы, напрямую влияющие на зарплаты команд, наш главный приоритет - точность. До сих пор на рынке нет единых стандартов. В одной компании человек Middle, в другой он же считается Senior. А как сравнить эффективность двух людей, если один вайбкодит MVP-лендинг, а второй ищет плаваю…
👍9👏3💯3❤1
Немного оффтопа) Пока на улицах бегают люди, а не роботы, и это очень круто! Тот самый случай, когда оценка времени и метрики эффективности вообще не важны, главное - участие!) Ты соревнуешься только с самим собой. Встать рано утром в воскресенье, преодолеть себя и дойти до финиша - это уже победа! 🥇 Мы в Dex сами организуем ИТ ЗА!БЕГ и знаем, как это непросто. Поэтому большое спасибо организаторам и всем участник…
🔥9👏5❤4
Как выглядит оцифрованная неэффективность? Как перейти от оценки «он хороший парень, давайте поднимем ЗП» к фактам «он приносит 600 тысяч убытка»? На ИТ-рынке сейчас две глобальные проблемы. Первая - инфляция грейдов: из-за ИИ-подсказок на собеседованиях легко купить кота в мешке. Вторая - субъективные Performance Review, когда зарплаты сотрудникам повышают интуитивно, «за выслугу лет». Тимлид говорит: «Он старает…
👍8🔥2❤1
Почему сильные разработчики ненавидят тайм-трекеры, но любят UpCore? Каждый раз, когда речь заходит о внедрении систем контроля, команда напрягается. Никто не хочет, чтобы ему делали скриншоты экрана раз в пять минут или заставляли писать отчеты. Это токсично. Мы пошли другим путем. UpCore вообще не требует от программистов никаких отчетов. Лучший отчет - это их код. Мы проводим классический код-ревью, как обычный…
👍8❤4👏3
Всем привет! Давайте знакомиться. Как сделать процесс разработки прозрачным, посчитать реальную эффективность команд, ROI от внедрения ИИ-инструментов и объективно измерить грейд программиста? Причем сделать это автоматически и точно, без лишних отчетов, токсичных подходов и субъективных оценок. Меня зовут Иван Гель, основатель ИТ-агентства Dex. Когда штат разработки переваливает за 100 человек, интуитивное управле…
👍8❤4🔥3
Channel created
Showing the 11 most recent of 11 posts we hold for @upcore_ai. 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.
Citation-graph rank — 476,355 of 1,629,419 entries in the measured graph. A weighted position computed from the forward and mention edges below — republished posts weigh more than named mentions — and recomputed periodically, over the whole graph. Published only as this ordinal position, never as a score: a position is a fact, and a score printed beside one channel’s name would read as a verdict this register does not make. The two counts beneath stay separate for the same reason mentions are never summed with forwards anywhere else on this page — a named-by count costs nothing to manufacture. The top 100 by this measure, or how it is computed.
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.
Names
Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.
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 27 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“ИИ-тимлид UpCore” (@upcore_ai), 99 subscribers as measured 27 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/upcore_ai.
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.