2 measurements taken within a single day. 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 329–331 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
7 Aug 2026, 17:03
330
no change
7 Aug 2026, 05:02
330
first reading
Engagement
20 posts held, back to 27 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 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
9.97%
avg views ÷ 330 subscribers
Avg views / post
32.9
20 posts measured
Reaction rate
8.33%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
20
of 20 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. It is computed over the 2 of 20 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.
What these figures were computed from
Window
Rolling 30 days · latest post in window 6 August 2026
Posts held
20 (27 July 2026 – 6 August 2026)
Views total
658
Reactions total
4
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
7 Aug 2026, 05:02 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
4 reactions across 2 posts, in 2 distinct kinds. The most used accounts for 50.0% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
2
50.0%
🔥
2
50.0%
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 2 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 4reactions 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 27 July 2026 to 6 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.
loopx
LoopX هو نواة خفيفة لتوليد حالات الحلقة في فرق الوكلاء الذكية، يحافظ على أهداف، عقود، تودو، دليل، حد ونقل ثابت لتسهيل المراجعة وإعادة البدء عبر الأدوات والوكلاء.
🚀 لماذا قد تحتاجها؟
▪️ يضمن استقرار الحلقة عبر فترات متعددة
▪️ يدعم تودو قابلة للتنفيذ مع حدود زمنية واضحة
▪️ يسجل دليل شفاف لتتبع خطوات الوكلاء
▪️ يتيح نقل مهام مستدام بين الوكلاء دون فقدان الحالة
#opensource #github #dev #Python
📦 vercel/next.js
Next.js هو إطار عمل مبني على React يتيح بناء تطبيقات ويب كاملة باستخدام SSR، SSG و API Routes، مما يحسن الأداء ويقلل زمن التحميل ويبسّط التطوير الكامل.
🚀 لماذا قد تحتاجها؟
▪️ أداء أسرع بفضل تحسينات التجميع والتحميل
▪️ دعم SSR و SSG لتسريع عرض المحتوى
▪️ واجهة تطوير مبسطة مع CLI و API Routes
▪️ مستندات شاملة تساعد المطورين في بدء المشروع
#opensource #github #dev #javascript
📦 cloudflare/computer
توفير cloudflare/computer نظامًا ملفsystemيًا افتراضيًا يعمل داخل كائن دائم، يخزن الحالة في SQLite ويعرض واجهة تنفيذ قابلة للتمديد عبر workspace.runtime، مما يلغي الحاجة إلى متاجر متعددة أو تكرارات同步.
🚀 لماذا قد تحتاجها؟
▪️ تشغيل أوامر شل مباشرةً بأداء عالي
▪️ نظام ملفات FUSE معزز لتجربة Linux الأصلية
▪️ إمكانية تشغيل وحدات ECMAScript مع عزل كامل
▪️ دعم RPC capnweb لتقليل زمن التزامن
#opensou…
📦 uber/ADR
ADR هو نظام أمان’entreprise يضمن agentes الذكية عبر مراقبة النشاط، تقييم الدفاع، كشف التهديدات، ومنع الإجراءات غير الآمنة، مما يحمي كل من الأدوات الداخلية والعملاء.
🚀 لماذا قد تحتاجها؟
▪️ تجميع وتوحيد بيانات المراقبة من جميع أدوات الذكاء الاصطناعي
▪️ تقييم شامل للـ 133 خادم MCP في سيناريوهات واقعية
▪️ كشف سلوكيات مخاطرية بدقة عالية باستخدام reasoning متعددة الطبقات
▪️ توقّف إجراءات غير آمنة قبل حدوث أضرا…
📦 esengine/DeepSeek-Reasonix
وكيل DeepSeek الأصلي يعمل في الطرفية، ويستخدم تخزينًا مؤقتًا للـ prefix لتقليل تكلفة الـ tokens والحفاظ على السياق عبر جلسات طويلة دون الحاجة لإعادة التشغيل مستمرًا.
🚀 لماذا قد تحتاجها؟
▪️ يدعم نموذج DeepSeek مع تكلفة منخفضة عبر التخزين المؤقت الذكي
▪️ قابل للتكوين عبر TOML، لا تحتاج لتعديل الكود
▪️ يدعم تشغيل نموذجين متوازيين في جلسات مستقلة
▪️ توزيع أحادي الثنائية، قابل للتجميع عبر سطر…
firecrawl/pdf-inspector
مكتبة Rust سريعة لفحص وتحويل ملفات PDF تميزها الكشف الذكي بين PDF النصية والصورية لتوجيه النص مباشرةً دون الحاجة إلى OCR مع استخراج نص دقيق مع معلومات الموقع وترتيب أعمدة متعددة حلول مثالية للتطبيقات التي تتطلب معالجة PDF محلية سريعة
🚀 لماذا قد تحتاجها؟
▪️ كشف سريع للـ PDF النصية أو الممسوحة خلال 10‑50 ms
▪️ استخراج نص دقيقة مع معلومات الموقع وترتيب أعمدة
▪️ تحويل إلى ماركداون مع هيئات العنا…
Invidious
Invidious هو واجهة أمامية مفتوحة المصدر لتدفق الفيديو، تُستبدل YouTube لتوفير تجربة خالية من الإعلانات وتتبع المستخدم، مع دعم تحميل واستخدام الموارد عبر واجهات خفيفة وسريعة.
▪️ واجهة خفيفة تعمل بدون JavaScript وتوفر تحميل سريع
▪️ تدعم الوضع المظلم وال-light مع تحميل خلفية على الهاتف
▪️ تسمح باستيراد القنوات والتاريخ من YouTube وNewPipe
▪️ توفر API مدمج للمطورين لاستخراج البيانات بسهولة
#opensource #githu…
microsoft/generative-ai-for-beginners
دورة مكوّنة من 21 درسًا تعليمية مصممة لتدريب المطورين على بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام Azure OpenAI أو نماذج Foundry، مع أمثلة كود في بايثون وTypeScript.
🚀 لماذا قد تحتاجها؟
▪️ تدعم Azure OpenAI وFoundry لتوفير مرونة في استدعاء النماذج
▪️ تشمل 21 درسًا مقسومة بين تعلم المفاهيم وبناء التطبيقات
▪️ تقدم أمثلة كود بايثون وTypeScript لتسهيل الفهم
▪️ تدعم clone بنظ…
usekaneo/kaneo
Kaneo هو أداة إدارة مشاريع مفتوحة المصدر خفيفة الوزن تُسهل تنظيم المهام وتقلل الفوضى عبر واجهة بسيطة، وتضمن أداء سريع مع إمكانية تشغيلها خودية، مما يتيح للفرق التركيز على تطوير المنتجات بدلاً من إدارة الأدوات.
🚀 لماذا قد تحتاجها؟
▪️واجهة مبسطة تُقلل الانشغالات وتُسريع سير العمل
▪️تشغيل خودي يضمن خصوصية البيانات وحماية الخصوصية
▪️سرعة الأداء مع تحسينات خفيفة تقلل زمن الاستجابة
▪️رخصة MIT مفتوحة المصدر…
📦 different-ai/openwork
OpenWork هو تطبيق سطح المكتب المفتوح المصدر يتيح مشاركة سير عمل الذكاء الاصطناعي عبر منصات متعددة، ويعد بديلاً مفتوح المصدر لـ Claude Cowork وCodex، مما يلغي الحاجة إلى أدوات مملوكة.
🚀 لماذا قد تحتاجها؟
▪️ أداء عالي مع تشغيل محلي لتقليل الاعتماد على السحابة
▪️ إدارة مركزية للمهام والوصول عبر واجهة إدارية
▪️ دعم MCP لتكامل سلس مع وكلاء الذكاء الاصطناعي
▪️ تشغيل متوافق مع macOS، Windows، Linu…
reverse-skill
حزمة مهارات مدمجة لل Reverse Engineering و Penetration Testing، تُنظم أدوات AI-powered routing وت autophysising knowledge base لتسهيل تحليل البرمجيات، الـ APK، الـ binaries، و CTF عبر اختيار methodology المناسب
🚀 لماذا قد تحتاجها؟
▪️ يحدد تلقائيًا methodology المناسب لكل نوع من المستهدفات
▪️ يتكامل مع AI agents مثل Claude Code وCursor
▪️ يقوم بتنchyأ الأدوات المطلوبة بنظام demand-on-demand
▪️ يُنتج تقا…
📦 awesome-systematic-trading
قائمة مُنظمة تضم مكتبات وباكيتات، استراتيجيات، كتب، مدونات ودروس لتطوير وتشغيل استراتيجيات التداول النظامي (الكمي) باستخدام أدوات موثوقة ومُفصَّلة تدعم كل مرحلة من البحث إلى التنفيذ الحي.
🚀 لماذا قد تحتاجها؟
▪️ دعم بايثون المتقدم لتسريع تطوير الخوارزميات
▪️ إمكانية تشغيل الاستراتيجيات على سرعات عالية
▪️ واجهة واضحة تبسط إعداد مؤشرات التداول
▪️ تكامل سهل مع APIs للوسائد والمحافظ الرقمية
…
Signed TeleSpace
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @OpenSourceAr. 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 — 356,471 of 1,345,403entries 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.
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 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Open Source” (@OpenSourceAr), 330 subscribers as measured 7 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/OpenSourceAr.
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.