Technology — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-FP8, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 22 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 85% confidence. This is a model’s judgement about what the channel is likely to be about, not a fact this register measured the way a subscriber count or a view count is measured — it can be revised on a later pass, and it carries no weight anywhere else on this page. How this classification works, and why it has no browse page of its own yet.
Growth
8 measurements spanning 37 days, net +97. 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 203–330 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
14 Sept 2026, 02:20
315
+36
6 Sept 2026, 21:58
279
+3
30 Aug 2026, 09:36
276
+6
24 Aug 2026, 06:57
270
+27
16 Aug 2026, 20:07
243
+23
8 Aug 2026, 10:34
220
no change
8 Aug 2026, 09:34
220
+2
7 Aug 2026, 18:31
218
first reading
Engagement
20 posts held, back to 5 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.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 20 posts for this entry, the most recent from 8 August 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
What this channel posts
Video runtime
3h 25m
Average length
1h 42m
Measured directly from 2 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
18 reactions across 12 posts, in 4 distinct kinds. The most used accounts for 61.1% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
👍
11
61.1%
🔥
5
27.8%
❤
1
5.56%
💯
1
5.56%
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 12 of the 20 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 18 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 20 most recent posts we hold, published 5 August 2026 to 8 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.
نمونه اجرا یک گزارش ساز هوشمند در یک پروژه پنل مدیریت - لاراول
همین طور که می بینید در این فروشگاه (روی لوکال) ، این مورد اجرا شده.
می توان خروجی ها و توضیحات رو بهتر هم کرد.
حتما نظرتون رو بگید.
این ماژول و سورس قابل استفاده در پروژه های لاراولی هست.
#AI
#AI_AGENT
#admin
#laravel
#package
گزارشگیری هوشمند از دیتابیس با کمک AI
چطور میتوانیم یک سیستم بسازیم که کاربر سؤال خود را به زبان طبیعی بپرسد و AI بر اساس ساختار دیتابیس، گزارش موردنیاز را تولید کند؟
در این معماری، درخواست کاربر از چند مرحله عبور میکند:
🔹 SchemaDescriber :
تحلیل و توضیح ساختار دیتابیس
🔹 AiManager :
مدیریت و آمادهسازی سرویس هوش مصنوعی
🔹 AiDriver :
ارسال ساختار دیتابیس و درخواست کاربر به AI
🔹 Response Service :
پردازش، ا…
باز هم wordpress و باز هم باگ
دیگه باید بهش بگن bugpress 😂
این مشکلات در نسخه 7.0.3 رفع شده , پس سریعا بروزرسانی کنید
https://www.cve.org/CVERecord?id=CVE-2026-64638
https://pwn.ai/blog/xss2shell
https://github.com/WordPress/wordpress-develop/security/advisories
همین اخیرا بود با این دو تا باگ خفن :
```
CVE-2026-60137 / GHSA-fpp7-x2x2-2mjf
CVE-2026-63030 / GHSA-ff9f-jf42-662q
https://github.com/5yu4n/CVE-2026-…
حلقه کنترل فیدبک (Feedback Control Loop) در سیستمهای تحت وب چیست و چرا اهمیت دارد؟
به بیان ساده، حلقه کنترل فیدبک به سیستمی گفته میشود که خروجی خود را اندازهگیری میکند، آن را با هدف مورد انتظار مقایسه میکند و در صورت وجود اختلاف، رفتار خود را اصلاح میکند. این فرآیند به صورت مداوم تکرار میشود تا سیستم همیشه به بهترین عملکرد ممکن نزدیک بماند.
👈 به شدت توصیه می کنم بخونید.
DeveloperManifest
#article
#seo
#tip…
https://persiandownloadmanager.com/
نرم افزار مدیریت دانلود برای ویندوز - فاریس
درسته قالب سایت AI خالص هست ولی خب حمایت از نرم افزارهای جامعه فارسی زبان خوبه درکل
برای لینوکس می تونید از Persepolis استفاده کنید
DeveloperManifest
#dev_tools
#tip
یکی از ساختار های مدرن برای پروژه های مقایس پذیر ، ساختار ماژولار هست. برای این مورد هم پکیج های زیادی برای لاراول وجود دارد.
قبل از این ، نگاهی به پکیج Laravel Modular بیاندازید
صفحه گیت هاب زیر ، نمونه ای از راه اندازی این ساختار بدون نیاز به پکیج خاصی هست.
می تونید طبق نیاز خودتون این را ویرایش کنید یا قابلیت های بیشتر بهش اضافه کنید.
برای توسعه ش هم می تونید فایل readme.md را به هر دستیار هوش مصنوعی به عنوان…
🚀 دوره کامل هرمس ایجنت؛ از صفر تا صد [با زیرنویس اختصاصی فارسی]
این دوره سه ساعته از صفر تا صد هرمس ایجنت رو پوشش میده. یاد میگیری چطور ایجنت رو هاست کنی، به تلگرام، اسلک یا آیمسج متصلش کنی، حافظه مشترک با هونچو بسازی و ورکفلوهای خودکار مثل بریفینگ روزانه، وبسایت انیمیشنی، کیت مارکتینگ املاک، کاروسل اینستاگرام، ربات تریدینگ و کوچ سلامت طراحی کنی.
در نهایت هم روش قیمتگذاری و فروش این پروژهها رو یاد میگیری.
🔻…
🚀 اتصال Obsidian به هرمس و نکات [با زیرنویس اختصاصی فارسی]
هرمس این امکان رو فراهم میکنه که یک ولت ابسیدین رو با سه سطح دسترسی مختلف برای ایجنت تنظیم کنی. فولدر خصوصی کاملاً پنهان میمونه، فولدر فقط خواندنی برای مشاهده بدون تغییر در دسترسه و فولدر خواندنی-نوشتنی اجازه ویرایش کامل میده. این ساختار پایه اتصال امن ابسیدین به هرمس و آمادهسازی LLM Wiki هست.
🔻 سرفصلهای کلیدی ویدیو:
🔹 ورکفلو تنظیم سطوح دسترسی: خصوصی،…
کانال DeveloperManifest ، یک دنیا آموزش و ترفندهای ناب برنامه نویسی و هک و هوش مصنوعی
📄 خلاصه ای از فعالیت اخیر کانال
🎁 👈 دستیار های هوش مصنوعی برای سئو
🎁 👈 دو قالب پنل مدیریت و لندینگ پیج
🎁 👈 آموزش نصب و فعال سازی Mimo Pro و دریافت اعتبار رایگان
🎁 👈 دنبال API KEY رایگان برای هوش مصنوعی میگردی
👈 یک داشبورد مدیریتی تمام عیار برای لاراول
👈 ویدیو معرفی قابلیت های Opencode
👈 یه بازی مخصوص زمان بی برقی
👈 کار با…
کد نویسی بدون هوش مصنوعی یک مزیت خیلی خوب داشت و اون به یاد داشتن توالی کد ، مکان یابی ذهنی فایل ها و بخش های مهم کد و عیب یابی ذهنی کد
ولی الان شما تعداد زیادی فایل و به همراه خط های نامحدود توسط دستیار هوش مصنوعی تولید می کنید و این قضیه به خاطر سپردن موارد بالا را مشکل می کند
یعنی تسلط شما بر کدی که نوشته بودید به آرامی صورت میگرفت.
بنابراین چاره ای ندارید تا با همان دستیار هوش مصنوعی عملیات عیب یابی و رفع مش…
👍1
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @DeveloperManifest. 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
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 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.
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 14 September 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Developer.manifest | مانیفست توسعهدهنده” (@DeveloperManifest), 315 subscribers as measured 14 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/DeveloperManifest.
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.