Channel
@Gpt_budni
On this record: Topic · Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
250subscribers
+17 since we began measuring on 28 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1003649692873 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @Gpt_budni |
| Created | Between 1 December 2025 and 31 May 2026 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 28 August 2026 |
| Last confirmed live | 13 September 2026 |
| Measurements held | 4 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 13 September 2026 |
| On Telegram | t.me/Gpt_budni |
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 23 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 99% 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.
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 13 Sept 2026, 17:17 | 250 | +12 |
| 6 Sept 2026, 19:59 | 238 | +5 |
| 29 Aug 2026, 02:14 | 233 | no change |
| 28 Aug 2026, 15:00 | 233 | first reading |
17 posts held, back to 2 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 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 17 posts for this entry, the most recent from 9 August 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
178 reactions across 17 posts, in 18 distinct kinds. The most used accounts for 31.5% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 56 | 31.5% | |
| 👍 | 41 | 23.0% | |
| 🔥 | 32 | 18.0% | |
| 😁 | 11 | 6.18% | |
| ❤🔥 | 8 | 4.49% | |
| 💯 | 7 | 3.93% | |
| 🤔 | 4 | 2.25% | |
| ⚡ | 3 | 1.69% | |
| 👌 | 3 | 1.69% | |
| 🌚 | 2 | 1.12% | |
| 👨💻 | 2 | 1.12% | |
| 😈 | 2 | 1.12% | |
| 🫡 | 2 | 1.12% | |
| 👀 | 1 | 0.562% | |
| 🙏 | 1 | 0.562% | |
| 🤝 | 1 | 0.562% | |
| 🤡 | 1 | 0.562% | |
| 🤯 | 1 | 0.562% |
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 17 of the 17 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 178 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 17 most recent posts we hold, published 2 June 2026 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.
Случайности не случайны Попросите LLM назвать случайную цифру от 0 до 9. Скорее всего, она назовет 7. 🎰 Довольно забавный баг. Когда мы пишем “назови случайную цифру”, кажется, модель должна выбрать число с вероятностью 10%. Но это работает не так. LLM не выбирает случайную цифру она предсказывает наиболее вероятный ответ. А некоторые числа выглядят “случайнее” других. 7 - не край диапазона, не круглая, и не четна…
👍7😁7❤1
Минус вайбкодинг У Вани Замесина (@zamesin), кажется, случился вайбкодинг головного мозга. Он стал настолько убежденным сторонником этого инструмента что применяет его везде. Почему? Потому что у него уже была большая и лояльная аудитория, а вайбкодинг открыл для него новые способы ее монетизации. В результате появляются довольно странные и откровенно сырые продукты. Например, “Книжный клуб”, что по сути, обычный ч…
👍7😈2⚡1🌚1🤔1
В продолжение поста про устаревшие практики промптинга. Чем умнее становятся модели, тем меньше им нужно объяснять как решать задачу. Иногда подробные инструкции даже ухудшают результат, потому что вы ограничиваете модель своим способом мышления. 🧠 Это подтверждают провайдеры моделей. • OpenAI • сократила системные промпты и убрала лишние инструкции/примеры для coding-агентов, качество выросло на 10–15%, а расход …
❤7👍3🔥2
Prompt переводится как “подсказка”, и это довольно точно отражает суть явления. Промпт - это как бы пожелание, а не стопроцентная гарантия результата. Поэтому странно “просить” модель вернуть валидный JSON: в коммерческом продукте корректный формат ответа должен обеспечиваться на уровне протокола взаимодействия, а не за счёт формулировки промпта. Это примерно как просить инкассаторов не воровать деньги из банкомата😆…
❤3👍3
Устаревшие практики промптинга За последние пару лет LLM-модели сильно развились и подходы по работе с ними пора пересмотреть. Следующие костыли можете отбросить в сторону: Chain of Thought Для reasoning-моделей неактуален: они и так умеют рассуждать внутри. Большенство совеременных моделей как раз-таки reasoning. Подробный алгоритм для агента Инструкции в духе "сначала сделай это, потом то" часто ограничивают аге…
🔥5❤3💯1
Друзья, хочу представить вам мини-интервью с Эльвирой Дзивалтовской. Эльвира руководит проектами, развивает направление по популяризации искусственного интеллекта и курирует программу «Менторы ИИ», в которой, как вы знаете, я участвовал в роли ментора. Мы с Эльвирой давно знакомы, и я могу с уверенностью сказать - она прекрасно справляется с ролью ИИ-евангелиста в банке. Мне удалось уговорить Эльвиру провести один …
❤4🔥4
Я нащупал классный паттерн работы с ИИ. Назовем его Half-AI Method. Есть два рабочих сценария. 1. Эксперт → ИИ Эксперт не делает всю работу руками, а только оставляет правки. Дальше эти правки скармливаем LLM, она сама вносит изменения. Когда я только начинал вести этот канал, мне было немного страшно писать публично. Поэтому я попросил друга-копирайтера редактировать мои посты. Он оставлял комментарии в Google D…
❤🔥8🔥3❤1
На прошлой неделе отсмотрели много LLM-проектов от амбассадоров по внедрению ИИ. Заметил одну общую ошибку. Из раза в раз повторялись похожие заявления: «С помощью внедрения LLM в этот процесс мы снизим время работы сотрудника, уменьшим количество ошибок и повысим удовлетворённость клиента». Эти метрики работают как сообщающиеся сосуды. Если вы повышаете качество, работа часто начинает занимать больше времени. Есл…
👍6❤3🌚1
Я какое-то время интересовался синтетическими качественными исследованиями. Это находилось на пересечении моих интересов: кастдевы и нейросети. Идея казалась космолётом 🚀 вместо интервью с реальным человеком, интервью с нейросетью, которая имитирует клиента!!! Сейчас я не понимаю, как я (и многие другие) не замечал, что это невозможно по самому определению. Качественные интервью нужны, чтобы узнать то, чего ты не …
❤5⚡1👍1
Стоимость и скорость агента вторичны Не редко на ранних этапах AI-проекта команды начинают просчитатывать стоимость и скорость ответа агента. Но главная метрика - качество. Сначала оптимизируемся к качеству, потом не теряя качества к другим важным метрикам (если вы будете решать задачу в такой последовательности, то может и никогда не дойдете до подсчета стоймости и скрости 😅). Когда качество есть, стоимость почти…
❤5🔥2👌1👍1
Нужны ли промпт-инженеры? Никто не пишет промпты без тестов. Вот что приходится делать на этой позиции: просматривать тонну логов, что-то править в промпте, а потом смотреть следующую тонну. Промпт-инженеры нужны потому что непонятно, кто будет делать эту работу, если не они. Сама LLM? Разраб? Все эти истории о том, что LLM пишет промпты лучше человека (если кто не знает, было несколько таких исследований) работаю…
💯5👌2👍2🔥1🙏1
Почему copilot (подсказки, а не полная автоматизация) плохо работает для дешёвых сотрудников? Дешёвые сотрудники обычно сильнее привязаны к SLA: нормативам скорости и качества работы. У них меньше свободы в том, как организовывать свой процесс, иногда и вовсе нет. Более дорогие сотрудники сами регулируют свою работу. Как эксперты, они могут оценивать сложность задачи, планировать время и выбирать подход к её выполне…
❤3⚡1👨💻1💯1🤔1
Showing the 12 most recent of 17 posts we hold for @Gpt_budni. 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.
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.
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.
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 13 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“GPT будни” (@Gpt_budni), 250 subscribers as measured 13 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/Gpt_budni.
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.