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 11 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 the other topics.
Growth
42 measurements spanning 92 days, net +1,951. 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 9,075–11,612 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded, most recent 20 of 42
Measured (UTC)
Subscribers
Change
7 Nov 2026, 07:50
11,319
+167
6 Nov 2026, 07:26
11,152
+102
5 Nov 2026, 10:29
11,050
+25
4 Nov 2026, 11:07
11,025
+43
3 Nov 2026, 09:56
10,982
+57
2 Nov 2026, 07:25
10,925
+33
1 Nov 2026, 08:46
10,892
+43
31 Oct 2026, 10:49
10,849
+24
30 Oct 2026, 08:29
10,825
+48
29 Oct 2026, 09:41
10,777
+43
28 Oct 2026, 09:05
10,734
+44
27 Oct 2026, 11:51
10,690
+46
26 Oct 2026, 13:11
10,644
+6
25 Oct 2026, 13:48
10,638
+5
24 Oct 2026, 14:27
10,633
+9
23 Oct 2026, 13:17
10,624
+33
22 Oct 2026, 16:05
10,591
+38
21 Oct 2026, 08:31
10,553
+53
20 Oct 2026, 08:06
10,500
+63
19 Oct 2026, 04:39
10,437
first reading
Engagement
56 posts held, back to 15 July 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 41 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
11.4%
avg views ÷ 11,319 subscribers
Avg views / post
1,290
23 posts measured
Reaction rate
0.537%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
24
of 56 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 7 November 2026
Posts held
56 (15 July 2026 – 7 November 2026)
Views total
29,608
Reactions total
159
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
7 Nov 2026, 20:38 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
≈1,880
Videos
≈1,170
Links
≈2,050
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 7 November 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. A count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints these counters in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈142,000 means somewhere between 141,500 and 142,499.
Video runtime
35m 50s
Average length
3m 15s
Measured directly from 11 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
365 reactions across 53 posts, in 8 distinct kinds. The most used accounts for 47.9% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
🔥
175
47.9%
👍
95
26.0%
❤
87
23.8%
👏
4
1.10%
👀
1
0.274%
😁
1
0.274%
😢
1
0.274%
🤝
1
0.274%
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 54 of the 56 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 365 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 56 most recent posts we hold, published 15 July 2026 to 7 November 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
4
across the posts below
Posts paid on
3
of 55 we hold a reading for · 5%
Most on one post
2
single highest reading
A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @NEUROWIKe. 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 56 most recent posts we hold for this entry, published 15 July 2026 to 7 November 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.
Recent posts
Telegram’s own ‘edited’ marker: 1 of 24 posts held from the last 30 days (4.17%) carried it when this register last read them. The marker says a post was changed after publishing, not what it said before — this register holds the earlier wording only where an edit fell between two of its own reads (see the edit ledger and how it is measured).
🔥 Бесплатный урок по Gamma App — создаём презентации и сайты с помощью ИИ
Пару месяцев назад я уже делился здесь платным уроком из моего закрытого клуба по работе с Gamma App.
Решил продублировать для тех, кто пропустил.
Gamma App — удобный ИИ-сервис, с помощью которого буквально за несколько кликов можно создавать:
🔹 Красивые презентации
🔹 Лендинги и простые сайты
🔹 Чек-листы и PDF-гайды
И всё это без навыков ди…
🔥 50 промптов для Google Flow, которые превратят обычные фото в крутые видео!
С помощью Google Flow можно создавать рекламные ролики, кинематографичные эффекты и вирусные видео из обычных фотографий.
Вот 5 интересных промптов, которые стоит попробовать 👇
🌍 1. Earth Zoom — эффект приближения к твоему дому прямо из космоса.
📺 2. TV Commercial — превращает фото товара в рекламный ролик.
👀 3. POV — создаёт видео с э…
🔥 Где бесплатно генерировать картинки и видео с помощью нейросетей?
Если в ChatGPT закончился лимит на генерацию изображений, а платить за подписки не хочется — держи 2 альтернативы 👇
🎨 1. Google Flow — генерация изображений
🔗 https://labs.google/fx/tools/flow
В сервисе можно создавать изображения с помощью ИИ, а также генерировать видео. Есть бесплатные кредиты, а некоторые режимы генерации изображений могут быт…
💸 Как зарабатывать на искусственном интеллекте, ничего никому не продавая и не ища клиентов?
Многие думают, что зарабатывать на ИИ можно только одним способом: найти клиента → продать ему услугу → выполнить заказ → получить деньги.
Но эта цепочка довольно сложная и муторная, особенно для новичков.
Поэтому я немного посидел, подумал и записал для вас ролик, в котором разобрал 3 способа заработка на искусственном инт…
🔥 Ты используешь Claude всего на 10% его возможностей
С помощью MCP-серверов Claude можно превратить из обычного чат-бота в полноценного ИИ-агента, который выполняет задачи за тебя.
Вот 5 MCP-серверов, которые стоит попробовать:
1. Perplexity MCP — ищет актуальную информацию в интернете, проверяет факты и анализирует источники.
2. Playwright MCP — управляет браузером: открывает сайты, нажимает кнопки, заполняет ф…
Как обезопасить себя от блокировки Claude и пройти верификацию, если её запросили
Думаю, вы уже в курсе: Claude сейчас массово банит русских пользователей, я писал об этом в посте выше. Решил не ограничиваться новостью и записал для вас подробную инструкцию.
В новом видео разобрал две ситуации:
🛡 Как настроить всё до регистрации аккаунта, чтобы риск блокировки был минимальным. Объясняю, почему обычный VPN не спаса…
Как пройти верификацию в Claude AI? и куда бежать и что делать если акк заблочили? 😢
В общем, как вы знаете, сейчас Claude массово блокирует своих пользователей из России. Но под блокировкой там ещё подразумевается просто верификация. То есть вам надо сфоткать свой паспорт и покрутить лицом на камеру, чтобы пользоваться дальше своим аккаунтом. Без верификации вы пользоваться не можете: у вас как бы аккаунт не заблок…
🎬 Вот такую моушн-анимацию для любого продукта может сделать Claude
В общем, я продолжаю мучить Claude Code и внедрять его во все задачи, какие только у меня есть. Недавно разобрался, как с его помощью делать моушн-анимацию для любых продуктов.
📌 На канале вышла подробная инструкция: как настроить Claude Code, чтобы он делал вам такие же классные анимации.
https://youtu.be/2TJzJx4r2nI
🧩 Ниже прикрепляю скилл, кот…
Клонируй любое приложение с Claude и не плати за подписки 🧬
Как обещал в ролике — ссылка на скилл Replica 👇
🔗 https://github.com/Jakeschincariol/replica-skill
Это не один скилл, а целых 11, бесплатных и с открытым кодом. У каждого своя задача:
🔍 replica-recon — разбирает приложение: экраны, сценарии, компоненты, структуру данных
🛠 replica-build — пересобирает его экран за экраном
🐞 Отдельные скиллы ловят баги и с…
Где взять API топовых нейросетей из России за копейки 🔥
Ребят, продолжаю делать вашу жизнь проще и удобнее 🙌
Наверняка многие из вас пишут код и разрабатывают свои продукты с искусственным интеллектом. И, скорее всего, хотели бы подключить к своему проекту API топовых зарубежных нейросетей вроде ChatGPT. Но из России к ним напрямую просто нет доступа.
Поэтому в новом ролике я показал классного провайдера, у которо…
4 сайта, с которых Claude/Cursor возьмёт анимации — и твой сайт перестанет выглядеть как шаблон 🎨
Как обещал в ролике — все ссылки здесь, забирай 👇
1. Anime.js
https://animejs.com
Лёгкая JS-библиотека для анимаций: от появления текста до движения по траекториям, работает с CSS, SVG и DOM. Около 72 тысяч звёзд на GitHub.
Как использовать: открываешь пример, который понравился, отправляешь его коду — он воспроизводит…
Как открыть зарубежную карту в России за 5 минут: пошаговый гайд 💳
Если вы пользуетесь нейросетями, то точно сталкивались с главной проблемой — оплатой. Российские карты за рубежом не работают, поэтому оплатить ChatGPT, Midjourney, Claude и другие сервисы напрямую не получится.
Я записал подробный урок, где показал самый простой способ решить этот вопрос 👇
В уроке:
✅ Как оформить зарубежную карту буквально за 2 ми…
🔥6
Showing the 12 most recent of 56 posts we hold for @NEUROWIKe. 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
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 7 November 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“NeuroWiki | Все о нейросетях” (@NEUROWIKe), 11,319 subscribers as measured 7 November 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/NEUROWIKe.
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.