Channel
@AbyzAI_skills
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
79subscribers
+3 since we began measuring on 13 September 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1004464486907 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @AbyzAI_skills |
| Created | 30 August 2026 — measured — dated from the channel’s first post |
| First recorded | 13 September 2026 |
| Last confirmed live | 14 September 2026 |
| Measurements held | 3 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 14 September 2026 |
| On Telegram | t.me/AbyzAI_skills |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 14 Sept 2026, 17:40 | 79 | +3 |
| 13 Sept 2026, 15:22 | 76 | no change |
| 13 Sept 2026, 14:47 | 76 | first reading |
14 posts held, back to 30 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. It is computed over the 2 of 13 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 11 September 2026 |
|---|---|
| Posts held | 14 (30 August 2026 – 11 September 2026) |
| Views total | 2,881 |
| Reactions total | 1 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 13 Sept 2026, 15:22 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.
1 reaction across 1 post, in 1 kind.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 1 | 100.0% |
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 2 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 1 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 30 August 2026 to 11 September 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.
⭐️ Даём агенту маркетинговое мышление вместо готовых шаблонов Скилл Marketing Mindset, выжимка из 15 лет B2B-маркетинга. Это не набор тактик, а способ думать. Агент учится оценивать ваш запрос, формировать гипотезы и давать честную обратную связь. Когда вы просите написать объявление или найти первых клиентов, агент не просто генерирует текст. Он разбирает, сработает ли ваш подход, предупреждает о слабых местах и п…
👀 Режем задачу на тикеты с зависимостями Берёте план, спецификацию или просто переписку в чате, а скилл превращает это в набор готовых тикетов для трекера задач. Главное тут не абстрактные пункты списка. Тикеты выходят маленькими, но полностью рабочими кусками фичи. Каждый можно сделать и проверить отдельно. А скилл сразу прописывает, какой тикет закрывать раньше другого, чтобы порядок работы был понятен и агенту, …
📱 Даём агенту браузер, который помнит всё между командами Agent Browser позволяет AI-агенту управлять браузером так, будто это человек за компьютером. Главная фишка в том, что сессия не сбрасывается после каждой команды. Агент открыл сайт, залогинился, перешёл на другую страницу, и всё это сохраняется. Следующая команда продолжает с того же места, куки на месте, авторизация держится. Внутри 15+ категорий команд (на…
Выкачиваем мысли в черновик без навязывания структуры Скилл writing fragments допрашивает вас о том, что хотите написать, и складывает все мысли в markdown-файл. Агент задаёт вопросы, вы отвечаете, он фиксирует фрагменты, но не лезет со структурой, планом или outline. Это режим чистого исследования. Вы ещё не знаете, как выстроить текст, и не хотите, чтобы AI навязывал порядок раньше времени. Скилл просто собирает …
Если используете GPT-6 Astra, обязательно включите эту настройку. В ~/.codex/config.toml добавьте: [features.context_management] experimental_mode = true Это включит оконный режим заметок + поиска по контексту, заменив традиционное сжатие. Он экономит больше токенов и работает лучше. Через несколько недель эта настройка должна стать стандартной для Astra.
Генерируем профессиональные брендбуки и айдентику brandkit выдаёт готовые панели визуальных гайдлайнов для бренда. Логотип, палитра, типографика, мокапы и UI-элементы раскладываются в продуманную сетку с воздухом и логикой, как делают студии. Скилл умеет в 10+ визуальных режимов (от тёмного developer до luxury), раскладывает элементы в форматы 3×3, 2×3 или кастом, генерирует логотипы пятью методами (монограмма, мет…
🤖 ChatGPT работает ЗА вас в 1000+ приложениях — через Composio (MCP) Свежая фича: ChatGPT умеет не просто болтать, а реально действовать в Gmail, Notion, Calendar, HubSpot и сотнях других сервисов — через MCP-коннекторы. Настраивается без кода, за один присест. 📌 ЧТО НУЖНО ЗНАТЬ ЗАРАНЕЕ • MCP и «Режим разработчика» в ChatGPT есть ТОЛЬКО на платных тарифах (Plus / Pro / Business / Enterprise / Edu). На бесплатном Ch…
Превращаем список изменений в брендированное видео Этот скилл берёт обычный changelog в формате .md (темы и пункты, как в еженедельном дайджесте обновлений) и сам собирает из него готовый видеопроект. Главная фишка в главном правиле скилла: визуализировать, а не перечислять. Вместо слайдов с текстом каждый пункт changelog превращается в анимированный мокап настоящего интерфейса, который буквально показывает, что из…
Представьте: ИИ помнит всё, что вы делали за компьютером за день Звучит жутковато, но работает локально. Screenpipe крутится на вашей машине, понимает, какие сайты вы открываете, что пишете, с кем общаетесь — и складывает это в базу. Потом эта база превращается в контекст. Захотели «найди тот тред, где я обсуждал бюджет на неделе» — агент ищет и находит. Из такой штуки собирается очень мощный персональный ассистент…
🧩 Если агент в Claude Code или Codex работает хаотично — начните с этого Superpowers — это фундамент для AI-агентов от obra. Библиотека добавляет то, чего не хватает из коробки: брейншторм перед задачей, нормальное планирование, декомпозицию больших задач на куски и субагентов. По сути, вы получаете не набор разрозненных промптов, а цельный workflow разработки: от идеи до реализации, с этапами и проверками. Именно…
«Возврат», «активная подписка», «отменить заказ» — все уверены, что смысл очевиден Вот только агент не будет спрашивать. Он молча возьмёт свою трактовку и зашьёт её в код. Баги найдём потом. Против этого есть скилл Domain Modeling. Суть: термины из CONTEXT.md больше не принимаются на веру. Трогаете продукт — агент заново пересобирает правила предметной области, прежде чем что-то писать. Причём он не ждёт вопросов …
Агент разжёвывает полстраницы там, где хватило бы «да»? Под это есть скилл Caveman. Включаешь — и нейронка начинает говорить как пещерный человек: коротко, только суть. Есть режим, где ответ звучит почти как китайский — три иероглифа вместо абзаца 🗿 Степеней сжатия шесть: от лёгкой (режет артикли и вводные слова) до Ultra — там остаётся голый смысл, ни слова сверху. Режим прилипает к сессии и держится, пока сам не …
Showing the 12 most recent of 14 posts we hold for @AbyzAI_skills. 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.
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 14 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“AbyzAI Скиллы/мсп/автореги/софт для ИИ” (@AbyzAI_skills), 79 subscribers as measured 14 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/AbyzAI_skills.
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.