درخواست ترجمه ویدیو اختصاصی
@ViSegaro_bot
وبسایت مترجم زیرنویس سگارو
https://isega.ro
تنها صفحه رسمی من در توییتر
https://x.com/iSegar0
ربات ارتباط با من
@AiSegaro_bot
هیچ کانال تلگرامی بجز این ادرس برای من نیست
Created
Between 1 March 2025 and 31 July 2025— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
8 measurements spanning 6 days, net -35. 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 25,584–25,647 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
12 Aug 2026, 22:05
25,591
-13
12 Aug 2026, 01:33
25,604
-11
11 Aug 2026, 00:03
25,615
-20
9 Aug 2026, 20:53
25,635
-5
8 Aug 2026, 18:48
25,640
+10
7 Aug 2026, 20:53
25,630
+3
6 Aug 2026, 17:20
25,627
+1
6 Aug 2026, 16:37
25,626
first reading
Engagement
32 posts held, back to 3 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 18 pagesof Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
14.7%
avg views ÷ 25,591 subscribers
Avg views / post
3,760
32 posts measured
Reaction rate
0.443%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
32
of 32 held
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.
What these figures were computed from
Window
Rolling 30 days · latest post in window 10 August 2026
Posts held
32 (3 August 2026 – 10 August 2026)
Views total
120,210
Reactions total
533
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
12 Aug 2026, 22:25 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.
What this channel posts
Photos
21
Videos
223
Links
96
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 12 August 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. Below Telegram’s rounding threshold, so these counts are exact.
Video runtime
1h 47m
Average length
4m 07s
Measured directly from 26 videos 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
533 reactions across 32 posts, in 3 distinct kinds. The most used accounts for 63.4% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
338
63.4%
👍
161
30.2%
👎
34
6.38%
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 32 of the 32 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 533reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 32 most recent posts we hold, published 3 August 2026 to 10 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.
🧠 حافظه بلندمدت برای هوش مصنوعی
تا حالا شده از هوش مصنوعی بخواید کاری رو انجام بده و بعد از چند دقیقه یا در چت بعدی، کاملاً فراموش کنه که شما کی هستید یا چه ترجیحاتی دارید؟ این بزرگترین چالش کار با ایجنتهای هوشمنده که باعث اتلاف وقت و توکن میشه.
در این ویدیو یاد میگیرید چطور با دو ابزار قدرتمند به نامهای Mnemosyne و Hindsight، یک لایه حافظه عملیاتی به ایجنتهای خودتون مثل Hermes اضافه کنید. Mnemosyne یک لایه حا…
⛓️ مدیریت هوشمند ایجنتهای هوش مصنوعی با LangGraph
تا حالا شده موقع ساخت یک ایجنت هوش مصنوعی، با کدهای پیچیده و شرطهای تو در تو که بعد از چند ماه هیچکس سر از کارشان درنمیآورد درگیر شوید؟
در این ویدیو با مفهومی به اسم LangGraph آشنا میشویم که به جای ساخت «زنجیره» (Chain)، از ساختار «گراف» استفاده میکند. با این روش، ایجنت شما میتواند چرخه بسازد، تصمیمات شرطی بگیرد و از همه مهمتر، با قابلیت Checkpointing در صور…
🛠 ساخت ۴۰ پروژه در یک آخر هفته با هوش مصنوعی
تا حالا فکر کردید چطور میشه با استفاده از ایجنتهای هوشمند، سرعت توسعه نرمافزار رو چند برابر کرد؟ جیسون کو در این ویدیو نشون میده چطور با «مهندسیِ ایجنتی» (Agentic Engineering) تونسته توی یک آخر هفته ۴۰ تا پولرکوئست (PR) باکیفیت برای اپلیکیشن جدیدش، یعنی Altitude، ثبت کنه.
جالب اینجاست که کلید موفقیتش فقط استفاده از AI نیست، بلکه سیستمیه که دور مدل پیاده کرده: استفاده …
🎨 ساخت موشنگرافیک حرفهای بدون افترافکت
همیشه فکر میکردیم برای خلق موشنگرافیکهای تمیز و حرفهای، حتماً باید ساعتها در نرمافزار پیچیدهای مثل افترافکت وقت بگذاریم. اما این ویدیو رویکرد متفاوتی رو نشون میده که چطور با قدرت هوش مصنوعی و پلتفرم OpenArt میتونیم همین خروجیها رو با دقت و کیفیت بالا تولید کنیم.
⏱️ مدت زمان ویدیو: ۱۲ دقیقه
📩 برای دریافت ترجمه اختصاصی ویدیوی خودتان میتوانید از ربات تلگرام @ViSegaro…
🛠 ۸ مهارت حیاتی برای تسلط بر ایجنتهای هوش مصنوعی
بسیاری از ما وقتی کار با ایجنتهای هوش مصنوعی را شروع میکنیم، درگیر آزمون و خطا میشویم، اما دنیای واقعی برنامهنویسی با ایجنتها فراتر از چت کردن با آنهاست.
یکی از مهمترین نکاتی که در این ویدیو یاد میگیرید، استفاده از «گاردریلهای جهانی» (Global Agent Guardrails) است. اگر بدون محدودیتهای امنیتی ایجنتهای خود را در حالت YOLO رها کنید، خطر پاک شدن دیتابیس یا فایل…
🚀 پی دی اف خوانی را ۱۰۰ برابر سریعتر کنید!(معرفی ابزار حرفهای PDF Inspector)
در این ویدیو با ابزار متنباز PDF Inspector آشنا میشویم که توسط *Firecrawl* توسعه داده شده است. این ابزار با استفاده از زبان برنامهنویسی *Rust*، سرعت پردازش فایلهای PDF را برای ایجنتهای هوش مصنوعی مانند *Claude Code* به شدت افزایش میدهد.
ویژگیها و عملکرد کلیدی:
* حذف نیاز به OCR: برخلاف روشهای سنتی، این ابزار ابتدا نوع سند را تشخی…
💻 برنامهنویسی در عصر هوش مصنوعی
این روزها خیلیها از من میپرسند که آیا با وجود ابزارهای هوش مصنوعی، هنوز هم یادگیری برنامهنویسی منطقی است؟ کریس پیچ، استاد علوم کامپیوتر استنفورد، معتقد است که جواب این سوال یک «بله» قاطعانه است. او تاکید دارد که هوش مصنوعی در واقع قرار نیست جایگزین مهارت ما شود، بلکه نقش یک «تقویتکننده» را بازی میکند.
نکته کلیدی که در این گفتگو نظرم را جلب کرد، بحث «اصل یادگیری» است. کریس معتقد…
🎮 بازیسازی با فرماندهی هوش مصنوعی
تا حالا فکر کردید میشه بدون کلیکهای تکراری در محیط ادیتور، فقط با چت کردن با هوش مصنوعی یک بازی کامل ساخت؟ در ویدیوی جدید، سراغ ابزار جدید Unity CLI رفتیم و اون رو با مدل قدرتمند Kimi K3 ترکیب کردیم. نتیجه واقعاً غافلگیرکننده بود.
جالب اینجاست که در این روش، شما مستقیماً کدهای بازی رو از طریق محیط چت مینویسید، اجرا میکنید و دیباگ میکنید. این سطح از اتوماسیون در بازیسازی، اون…
📊 خداحافظی با هزینههای سنگین تریدینگویو
تا حالا شده بخواهید چند نمودار را همزمان چک کنید یا از اندیکاتورهای پولی استفاده کنید، اما به خاطر محدودیتهای اکانت رایگان TradingView منصرف شده باشید؟
در این آموزش، با کمک قدرت کدنویسیِ Claude Code، یاد میگیریم چطور بدون پرداخت حتی یک سنت، یک دشبورد ترید شخصیسازیشده و تمامعیار بسازیم. نکته جالب اینجاست که نیازی به دانش عمیق برنامهنویسی ندارید؛ با یک دستور واحد، تمام …
انیمیشنسازی سهبعدی با هوش مصنوعی در چند دقیقه! 🎭
تا حالا شده بخواهید یک شخصیت سهبعدی را بدون درگیر شدن با پیچیدگیهای نرمافزارهای سنگین، به حرکت درآورید؟ انویدیا ابزار جدیدی به نام Ardy منتشر کرده که دقیقاً همین کار را به صورت کاملاً لوکال انجام میدهد.
یکی از نکتههایی که واقعاً ارزش توجه داره، قابلیت ضبط حرکت به صورت زنده است؛ شما میتوانید با استفاده از کلیدهای جهتنمای کیبورد، حرکت کاراکتر را در لحظه کنترل …
آموزش صفر تا صد شخصیسازی مدلهای هوش مصنوعی 🧠
تا همین چند وقت پیش، برای فاینتون کردن یا همان شخصیسازی مدلهای زبانی بزرگ، نیاز به دهها کارت گرافیک قدرتمند و هفتهها زمان داشتید. اما در این ویدیو، مسیر تغییر کرده است. حالا میتوانید با ابزار Unsloth Studio، بهصورت کاملاً محلی (Local) و روی سختافزار شخصی خودتان، هوش مصنوعی را طوری آموزش دهید که دقیقاً با لحن یا دادههای اختصاصی شما صحبت کند.
نکته کلیدی که شاید …
🎨 طراحی حرفهای با هوش مصنوعی؛ فراتر از خروجیهای تکراری
تا حالا حس کردید اکثر خروجیهای هوش مصنوعی توی طراحی، همگی شبیه هم و اصطلاحاً «AI Slop» شدن؟ مشکل اینجاست که اکثر ما از سیستمهای طراحی استفاده نمیکنیم و فقط به پرامپتنویسی ساده بسنده میکنیم.
در این ویدیو، یک متدولوژی ۵ مرحلهای برای فرار از طراحیهای کلیشهای یاد میگیرید. مهمترین نکته اینه که قبل از هر حرکتی، باید یک «سیستم طراحی» (Design System) اختصاص…
❤11👎1
Showing the 12 most recent of 32 posts we hold for @AiSegaro. 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
Citation-graph rank — 233,794 of 1,160,990entries 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.
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.
Mentions
Named by 6 registered channels — 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.
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 12 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“AiSegaro 👾” (@AiSegaro), 25,591 subscribers as measured 12 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/AiSegaro.
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.