3 measurements taken within a single day, net +5. 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 937–944 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
7 Aug 2026, 01:42
943
+5
6 Aug 2026, 13:51
938
no change
6 Aug 2026, 05:20
938
first reading
Engagement
19 posts held, back to 16 January 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
86.3%
avg views ÷ 943 subscribers
Avg views / post
814
2 posts measured
Reaction rate
0.983%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
2
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 4 August 2026
Posts held
19 (16 January 2025 – 4 August 2026)
Views total
1,627
Reactions total
16
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
6 Aug 2026, 13:51 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
321 reactions across 18 posts, in 14 distinct kinds. The most used accounts for 45.8% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
147
45.8%
👍
62
19.3%
🎉
45
14.0%
👌
16
4.98%
🔥
10
3.12%
😍
10
3.12%
❤🔥
7
2.18%
👎
7
2.18%
🤡
5
1.56%
🕊
4
1.25%
🙏
3
0.935%
💔
2
0.623%
🤔
2
0.623%
🥰
1
0.312%
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 18 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 321reactions 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 16 January 2025 to 4 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
10
across the posts below
Posts paid on
1
of 18 we hold a reading for · 6%
Most on one post
10
single highest reading
A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @GeniusesGroup0. 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 16 January 2025 to 4 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.
یک باگ عجیب خورد تلگرام، من پستی را در کانال Geniuses Group گذاشتم ولی در گروه چت وابسته به کانال نیومد! خودم دستی هم فرستادم، ببینم درست میشه کامنت گذاشتن ولی نشد. فکر میکردم تلگرام باگ خیلی کم داره که دیده نمیشه، ولی مثل اینکه باگها همه جا هستند 😂😂
پ.ن: البته من نقد خیلی جدی به نحوه مدل کردن TimeLine و Content به عنوان دو جز اصلی همه سیستمهایی محتوایی در تلگرام و دیگر شبکههای احتماعی دارم که در جلسات #خوانش کت…
🧠 اهمیت درک عمیق از مفهوم کلمه عامل (Agent) برای حل مشکلات کار کردن با #هوشواره ها (AI)
🔬این روزها تقریباً همه دربارهٔ AI Agentها صحبت میکنند؛ ابزارهای جدید معرفی میشوند، دورههای آموزشی برگزار میشود و هر روز اصطلاحات تازهای وارد اکوسیستم میشوند. اما احساس میکنم قبل از اینکه بخواهیم یاد بگیریم چگونه با AI Agentها کار کنیم، لازم است یک قدم به عقب برگردیم. شاید مسئله اصلاً هوشواره نباشد. شاید مسئله این باشد که ما…
اگر به بازاندیشی بنیادین در نحوه ساخت نرمافزار علاقه دارید، پروژه #معمار ارزش دنبال کردن داره 🧐
اکثر پروژههای نرمافزاری بر پایه یک زبان یا یک سیستمعامل خاص طراحی میشن؛ یعنی اون زبان یا OS هست که قواعد بازی رو تعیین میکنه. Memar (معمار) این رابطه رو برعکس میکنه: در این چارچوب، فریمورک مرجع اصلی تصمیمگیری معماریست و زبان برنامهنویسی (Khayyam)، سیستمعامل (PersiaOS) و پروتکلهای شبکه (Chapar، GP، sRPC) صرفاً…
#خشم ما از #جنایت های بیشمار حکومتی جنایتکار که به هیچ یک از اصول #حقوق_بشر پایبند نیست، در کلمات گنجانده نمیشود.
چون نگارنده اعتقاد شدیدی به چرخه خشونت فزاینده داره، به هیچ عنوان قصد افزایش حس خشم خود و دیگران را نداره ولی واقعا اتفاقهای این چند هفته خارج از ظرفیت فکری و تحملی هر انسان آزادی هست. از طرفی قطعی #اینترنت و #فیلترینگ هیچ تاثیری بر هیچ اتفاق تروریستی و امنیتی مورد ادعای این حکومت بیخرد نداره، صرفا برگ…
سقوط، تثبیت کیفیت پایین زندگی یا نجات جامعه در قلمروی جغرافیای ایران
در جایگاه #نقد که نوعی انتقال #دانش و #بینش میباشد، اگر گوش شنوایی باشد، منتقد قصد ایجاد #تلنگر_ذهنی در مخاطب (های) خود را دارد، نه اجبار به تغییر در مواضع. متاسفانه در خیلی از جایگاهها، نقد حتی با رعایت اصول (علمی، شفاف، ...) شنوایی ندارد ولی در هر حال، وظیفه ما اطلاعرسانی پیشبینیهای دقیق مطابق #مدل های #عملی میباشد.
از دید نگارنده، نیاز به ن…
گاهی وقت ها #رها_کن
رها کردن، فضایی برای فرصتهای بهتر ایجاد میکنه. ولی باید یادمون باشه مقاومت در برابر رها کردن، غریزه بقا (#فرگشت) است. پس نیاز به #یادگیری و تمرین کردن داریم، ولی ارزششو داره، رها کردن میتونه یکی از قدرتمندترین مهارتهایی باشه که میتونیم بدست بیاریم.
آژان چاه (Ajahn Chah) راهب بودایی میگوید: «اگر کمی رها کنی، کمی آرامش خواهی یافت. اگر زیاد رها کنی، آرامش زیادی خواهی یافت. اگر کاملاً رها کنی، آ…
مراقب مدل سازی های سادهانگاری در زمان روبرویی با پرسشها باشیم.
در جلسات خوانش کتاب یادگیری تفکر سیستمی در بخشی که الان هستیم موضوع #مدل و مدل کردن را داریم پوشش میدیم، موضوعی که ابعاد بزرگی داره و یکی از دلایل ریشهای انواع #سوگیری_شناختی ما انسانها هست.
در همین راستا خالوای عزیز در گروه به موضوعی مرتبط اشاره کرد و نوشت:
یک چیزی که موقع حل کردن، فکر کردن به موضوعی فراموشش میکنم اینکه من ممکنه اون المان/ویژگی را ا…
🧠چرا تقابل کاذب (سندروم "VS") گفتمان در اکوسیستم های توسعه رو مسموم میکنه؟
🚨خیلی خلاصه اگر بخوایم با انتزاع پایین و در سطح خود #علم صحبت کنم، می خوایم یادآوری کنیم که یادمون به انواع مغالطههای پنهان در گفتمانهای فنی و خطاهای شناختی مون باشه. به راحتی نذاریم ذهنمون آلوده بشه چون ممکنه راه نجات آسانی از این آلودگی ها برامون مهیا نشه.
🔬اخیراً در جاهای مختلف دست نوشته هایی را دیدم که اصلا انتظار این مدل نگارشها را…
🧠 #تکنولوژی (#فناوری) چیست؟
🔬از دید نگارنده بهترین تعریف برای فناوری میشه "دانش (تکنیکها، مهارتها، روشها و فرایندها، ...) توسعه (ایجاد یا تغییر) سیستم ها (ابزارها، دانش ها، ...) برای تحقق اهداف مورد نظر". جالب شد، بازم کلمه سیستم رخ نمایی کرد! کلمه دانش در تعریف را هم میشه به #علم در تعریف #مهندس و #مهندسی (در این نشست در مورد تعریف مهندس صحبت کردیم) ارتباط داد و اگر متخصص های حوزه فناوری از علم در توسعه فناوری ا…
Geniuses Group pinned «🔗 #خوانش کتاب Learning Systems Thinking: Essential Non-Linear Skills and Practices for Software Professionals از نشر o'reilly 🤝 پس از بررسی و همفکری با همراهان همیشگی، #کتاب بعدی برای خوانش گروهی انتخاب شد. هر چند اینبار بر خلاف دفعه های قبل هنوز خوانش…»
🧠 #تفکر_سیستمی و #تفکر_انتقادی دو رکن جدانشدنی حل مسائل (بخصوص مسائل پیچیده) هستند.
🔬در مدل سازی و تفکر بر پایه نظریه سیستم ها، یکی از موضوعات واضح و بدیهی تا جای امکان کنار گذاشتن هر نوع پیش فرض (بررسی بیشتر در #تفکر_انتزاعی) در مدل کردن است. یکی از اهداف مهم تفکر انتقادی، شناسایی پیش فرض ها می باشد، چیزی که در مدل کردن یک سیستم برای درک و احیانا تغییری در سیستم بسیار مهم هست.
⏳توی دنیای امروز که سیستمها هر روز پ…
یادروز استاد سخن، سعدی شیرازی
واقعا باید قدر استادان بزرگی مانند سعدی را پاس داشت که با چه هنرمندی تمام عیاری، کلماتی را کنار هم قرار داده اند که نشان از درک والای آنها از عمق معانی کلمات مورد استفاده آنها دارد. به یاد همه بزرگان ایران خواستم یادآوری کنم که توسعه زندگی صرفا در حوزه تکنولوژی نیست، دیگر حوزه ها مثل هنر هم از جایگاه به شدت بالایی در افزایش کیفیت زندگی نقش دارند.
ویدئو این پست هم کاری از هنرمندان معاصر …
❤16👍1🔥1
Signed Omid Hekayati
Showing the 12 most recent of 19 posts we hold for @GeniusesGroup0. 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 — 158,215 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 3 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 7 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Geniuses Group” (@GeniusesGroup0), 943 subscribers as measured 7 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/GeniusesGroup0.
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.