2 measurements spanning 3 days. 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 46–48 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
10 Aug 2026, 13:46
47
no change
7 Aug 2026, 19:28
47
first reading
Engagement
18 posts held, back to 18 December 2025 — 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 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
56.4%
avg views ÷ 47 subscribers
Avg views / post
26.5
2 posts measured
Reaction rate
7.55%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
2
of 18 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 9 August 2026
Posts held
18 (18 December 2025 – 9 August 2026)
Views total
53
Reactions total
4
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
10 Aug 2026, 13:46 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
4
Links
5
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 10 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.
Reaction mix
11 reactions across 6 posts, in 3 distinct kinds. The most used accounts for 54.5% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
👍
6
54.5%
❤
4
36.4%
👏
1
9.09%
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 6 of the 18 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 11reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 18 most recent posts we hold, published 18 December 2025 to 9 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.
يخلط كثير من الناس بين:
IP
ID
Username
وغالبا ما يطلق عليهم نفس الاسم وهو "المعرف".
1. IP (Internet Protocol / IP Address)
يُشير اختصار IP تقنيًا إلى ميفاق الشابكة (Internet Protocol). لكن في الاستعمال اليومي والتقني الشائع (مثل: ما هو الـ IP الخاص بك؟)، فإنها تشير حصرًا إلى (IP Address)، وهو عنوان شبكي فريد يحدد موقع واجهة الاتصال على الشابكة ويُستعمل لتوجيه البيانات إليها.
ما يميز عنوان IP أنه يحدد موضع العقدة…
هل تتساءل عن المهارة الحقيقية للحديث مع الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence) بفاعلية؟
يتجادل المطورون والخبراء اليوم حول ما إذا كان ينبغي تسمية التفاعل مع الذكاء الاصطناعي بـ
"هندسة التلقين" (Prompt Engineering)
أم "هندسة السياق" (Context Engineering).
ومع ذلك، يرى الكاتب وخبير الأمن السيبراني دانييل ميسلر (Daniel Miessler) — وهو ومُؤسس النشرة البريدية التقنية الشهيرة (Unsupervised Learning) — أنّ الطرفين ي…
اكبر ثغرة في نماذج الذكاء الصنعي، انها تتجه معك في حديثك وتبني ردودها عليه
لو قارنا بين رجل حكيم ذو خبرة والذكاء الصنعي
سنجد ان الذكاء الصنعي يتفوق في العلوم العامة
لكن الرجل الحكيم يتميز بفهم الغاية خلف سؤالك وحاجتك بالنظر الى عمرك دراستك حالتك المادية او حاجتك العلمية
ثم ورغم انه لايملك معرفة الai لكن ستجد توجيه فعلي يختصر عليك وقتا او يعود عليك نفعا
بينما قد ينجرف الai مع ماتظنه صحيحا ثم يقوم بتاكيده من اجلك
…
قمت بانشاء GPT لتوليد تلقينات prompts لاختصار وقت صياغة الطلب وتحسين مخرجات الذكاء الصنعي مثل الصورة السابقة
الGPT هو مساعد مخصّص داخل ChatGPT يمكنك تشكيله ليناسب احتياجًا معيّنًا. يتم توجيهه بتعليمات تحدد أسلوبه وطريقة عمله ومجال تركيزه، ويمكن إضافة معرفة أو أدوات خاصة تساعده على تقديم تجربة أكثر ملاءمة، سواء للتعلّم أو الكتابة أو التحليل أو غيرها من المهام.
يمكنك العثور عليه بالبحث عن "مهندس التلقين" داخل chatgp…
أخطر مرحلة في استخدام الذكاء الاصطناعي ليست عندما يكتب كودًا خاطئًا.
الخطر الحقيقي يبدأ عندما يكتب كودًا يعمل بالفعل، لكنه لا يناسب النظام الذي تحاول بناءه.
فالخطأ الواضح يمكن اكتشافه وتصحيحه، لكن المشكلة الأصعب هي الحلول التي تبدو صحيحة اليوم، ثم تتحول لاحقًا إلى عبء مع نمو المشروع.
لأن الأخطاء ستقل مع تطوّر النماذج، لكن الحاجة إلى الفهم العميق لن تختفي.
➖➖➖
هنا يظهر السؤال المهم:
هل يجب أن أتعلّم علوم الحاسب …
لماذا تبدو نماذج الذكاء الاصطناعي وكأنها تتذكّرنا؟ ولماذا تصبح المحادثات الطويلة أكثر استهلاكاً للـ Tokens؟
لعلّ أحد أكثر المفاهيم التي يُساء فهمها حول نماذج اللغة الكبيرة Large Language Models هو مفهوم "الذاكرة".
عندما تتحاور مع نموذج ذكاء اصطناعي، قد يبدو لك أنه يتذكّر ما قلته قبل دقائق، ويعود إلى أفكار سابقة، ويربط بين أجزاء الحوار.
لكن ما يحدث تقنياً مختلف قليلاً.
النموذج الأساسي لا يملك ذاكرة مستمرة Persiste…
هل تواجه رسالة "هذا الحساب غير مؤهّل لاستخدام Antigravity"؟ اكتشف طريقة بسيطة ومُجرَّبة لتجاوز الحظر الجغرافي خلال دقائق، ومن دون الحاجة إلى حذف التطبيق أو إعادة تثبيته
https://bashar-naanah.vercel.app/articles/%5Bحل-فعّال%5D-تجاوز-مشكلة-%22هذا-الحساب-غير-مؤهّل-لاستخدام-Antigravity%22
الـ«Vibe Coding» يبدو مذهلًا في البداية. تطلب ميزة جديدة، فتحصل على كود يعمل خلال دقائق، ثم تضيف أخرى، وثالثة، وتستمر الوتيرة بسرعة توحي وكأنّ بناء البرمجيات أصبح أمرًا سهلًا للغاية.
لكن المشكلة لا تظهر في البدايات.
بعد فترة، ستطلب تعديلًا يبدو بسيطًا مقارنةً بما سبق، فتتفاجأ بأنّ النموذج اللغوي الكبير (Large Language Model - LLM) يبدأ بالدوران حول المشكلة، ويقترح حلولًا متناقضة، ويستهلك عددًا هائلًا من الرموز (Tok…
القول إن الذكاء الاصطناعي غير قادر على بناء برمجيات آمنة وقابلة للتوسّع، ليس نقدًا للتقنية بقدر ما هو اعتراف بضعف الفهم الهندسي.
المشكلة لم تكن يومًا في أداة كتابة الكود، بل في المعمارية، وجودة القرارات، وفهم أساسيات بناء الأنظمة.
من يعجز عن بناء نظام متين دون ذكاء اصطناعي، لن ينجح غالبًا في بنائه باستخدامه.
الذكاء الاصطناعي لا يستبدل الخبرة، بل يضاعف أثرها.
Showing the 12 most recent of 18 posts we hold for @BasharNaanah. 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
Republishes
Channels on the register whose posts this channel has forwarded.
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 10 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“بشار نعناع - Bashar Naanah” (@BasharNaanah), 47 subscribers as measured 10 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/BasharNaanah.
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.
