7 measurements spanning 16 days, net -20. 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 3,140–3,167 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
24 Aug 2026, 01:56
3,143
-1
20 Aug 2026, 20:03
3,144
-2
17 Aug 2026, 19:57
3,146
-8
14 Aug 2026, 09:35
3,154
-10
10 Aug 2026, 20:01
3,164
+1
8 Aug 2026, 03:32
3,163
no change
7 Aug 2026, 14:19
3,163
first reading
Engagement
19 posts held, back to 4 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 2 pagesof Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
12.5%
avg views ÷ 3,143 subscribers
Avg views / post
394
4 posts measured
Reaction rate
3.87%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
4
of 19 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 6 August 2026
Posts held
19 (4 June 2026 – 6 August 2026)
Views total
1,577
Reactions total
61
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
7 Aug 2026, 23:45 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.
Reaction mix
404 reactions across 19 posts, in 10 distinct kinds. The most used accounts for 42.6% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
172
42.6%
🔥
101
25.0%
💯
58
14.4%
👍
51
12.6%
🤔
9
2.23%
👌
5
1.24%
😍
3
0.743%
⚡
2
0.495%
🤣
2
0.495%
👏
1
0.248%
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 19 of the 19 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 404reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 19 most recent posts we hold, published 4 June 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
5
across the posts below
Posts paid on
5
of 19 we hold a reading for · 26%
Most on one post
1
single highest reading
A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @AlexGetsHRDone. 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 19 most recent posts we hold for this entry, published 4 June 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.
Я попросил семейного AI-помощника найти даты школьных каникул. Он не нашёл их на сайте и сам написал в школу.
Я собираю очередного помощника, который живёт в нашем семейном чате и помогает не с работой, а с бытовой координацией: праздники, выходные, поездки, общий календарь.
Мы планировали зимний отпуск, и нужно было учесть каникулы дочери в 2026/2027 учебном году. Я попросил помощника найти даты на сайте школы или…
Самый неудобный вопрос в автоматизации и усилении сотрудников с помощью Ai «что произойдёт с освободившимся временем».
Обсуждали с коллегами простой пример из рекрутмента: если в результате внедрения ИИ ассистента или другой автоматизации, рекрутер перестанет два часа в день вручную заносить звонки и результаты интервью в систему, он сможет больше общаться с клиентами и кандидатами. Для компании это выглядит как оче…
При удачном стечении обстоятельств путь от идеи MVP-прототипа может занимать до одного рабочего дня
Начинаем мы конечно не с разработки.
Исследование
Сначала обстукиваем идею с бизнес-заказчиками: как они видят задачу, какую проблему хотят решить и что ожидают получить. Дальше проводим несколько кастдев-интервью с пользователями. Без этой части процессов практически всегда получается ненужная ерунда.
Спрашиваем, к…
Когда в Telegram стало сложнее попасть, я расстроился.
Просмотры начали падать, и первая мысль была довольно простой: а какой смысл дальше развивать канал и инвестировать в эту площадку?
Потом я прочитал несколько размышлений Максима Ильяхова на эту тему. Одна мысль меня поддержала: если попасть в Telegram стало сложнее, то здесь остаётся более мотивированная и интересующаяся аудитория. Люди, которые готовы сделать…
Сейчас, кажется, происходит по две конференции в неделю на тему AI.
На них всё уже внедрено: люди голосом создают агентов, навайбкодили внутренние сервисы, автоматизировали процессы и получили эффект. Послушаешь несколько выступлений — и возникает ощущение, что ты уже сильно отстал.
При этом я общаюсь с большим количеством компаний и понимаю, что эта картинка довольно далека от реальности.
Действительно, можно нав…
В моем пузыре многие компании уже решили проблему, как обеспечить доступ сотрудникам к какому-то корпоративному ИИ.
Есть корпоративный ChatGPT. Есть современные модели. Есть доступ. Есть обучение. Есть вебинары.
Но даже когда инструмент уже лежит на рабочем столе, далеко не все начинают им пользоваться.
Мне кажется, что здесь дело не в доступе, а в каком-то ответе на вопрос: зачем мне вообще туда идти?
Потому что …
Что уже могут «маленькие» локальные модели
В последнее время у меня была возможность протестировать несколько практических заданий на корпоративных агентах с разными моделями: локальной Qwen 35B на локальном компьютере, а также DeepSeek 4 Flash и DeepSeek 4 Pro.
Мы проверяли два сценария. Первый — агенты, которые помогают готовиться к обходам по производственной безопасности и более тщательно их проводить. Второй —…
Руководителям не нужен ещё один дашборд
На встрече разбирали результаты 12 интервью custdev с руководителями — офисными и производственными, с маленькими и большими командами. Темой был кабинет и задачи руководителя на нашей обучающей платформе.
И в их ответах почти не было желания посмотреть «всю аналитику по сотрудникам», чего HR бы очень хотелось и казалось бы естественным.
Гораздо чаще звучало другое: покажите…
Не «сколько людей заменить», а «какую новую ценность создать»
Когда обсуждают AI в бизнесе, чаще всего слышу логику «давайте посчитаем, сколько FTE высвободим». Это понятно — хочется окупить инвестиции. Но такой фокус сужает картину до экономии, а не до роста.
В отчёте World Economic Forum AI-First Operating System увидел раздел, который смотрит на AI иначе — через вопросы к бизнес-модели. Они направлены не столько…
Ценные разговоры
Сегодня себя на мысли, что самые ценные разговоры для меня — это не те, после которых у тебя появляется готовое решение.
Гораздо интереснее, когда после разговора изменяется угол зрения.
Ты продолжаешь заниматься тем же самым, работать над теми же задачами, но начинаешь смотреть на них немного по-другому. И иногда этого оказывается достаточно, чтобы увидеть возможности, которых раньше просто не за…
💀 Почему большинство AI-агентов умирают
За последние два года я собрал больше 250 автоматизаций, несколько десятков ассистентов и агентов.
Большая часть из них сейчас лежит на кладбище моих проектов.
Не потому что плохо работали или модель была слабая, а потому что ими никто не пользуется.
И чем больше я этим занимаюсь, тем сильнее убеждаюсь, что причины почти всегда одинаковые.
Вот мой чек-лист, по которому я те…
Я тут поймал себя на мысли, что внутренне много сил трачу на доказательство своей нужности. На работе — зачем нужен такой руководитель. Дома — нужен ли я детям, когда у всех всё хорошо. В Телеграме — нужен ли мой текст этим трём тысячам человек.
И вдруг подумал: а что, если признать, что ты вообще никому не нужен, и это ок? Не в смысле «я плохой» или «я бесполезный». А в смысле — мне не обязательно каждый день доказ…
❤41💯3⚡2👏1
Showing the 12 most recent of 19 posts we hold for @AlexGetsHRDone. 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.
Stars beside a post are paid reactions — Telegram Stars, bought with money and spent on that post. They are a different unit from reactions and are never added to them, here or anywhere else on this page.
Mentions
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.
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 24 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“👨🏽💻 HRTech & AI | Александр Чигарьков” (@AlexGetsHRDone), 3,143 subscribers as measured 24 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/AlexGetsHRDone.
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.