This channel’s posts match, word for word or near enough, posts on 1 other registered channel, found by comparing text fingerprints across every channel on the register. That matching has been checked by hand against the live Telegram pages and found reliable — 0 wrong of 45 pairs re-read.
Which channel, if either, published first is deliberately not shown. The same hand-check found that reading wrong 18 of 45 times — 60%, no better than a coin flip — because it depends on how deep our own crawl happened to reach into each channel’s history, not on when the content was actually first posted. This list is ordered by subscriber count, the same as every other listing on this site, never by which channel we think came first. Word-for-word matching has several ordinary explanations besides copying — a channel mirroring itself, an unattributed repost, or two channels independently repeating the same wire story — and this measurement cannot tell those apart. How this is measured.
3 measurements spanning 4 days, net -3. 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 1,736–1,739 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
10 Aug 2026, 17:22
1,736
-3
7 Aug 2026, 01:00
1,739
no change
7 Aug 2026, 00:48
1,739
first reading
Engagement
21 posts held, back to 2 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 2 pagesof Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
43.8%
avg views ÷ 1,736 subscribers
Avg views / post
760
13 posts measured
Reaction rate
1.32%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
13
of 21 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 August 2026
Posts held
21 (2 July 2026 – 7 August 2026)
Views total
9,885
Reactions total
130
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
7 Aug 2026, 17:39 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
201 reactions across 21 posts, in 6 distinct kinds. The most used accounts for 49.8% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
100
49.8%
👍
62
30.8%
🔥
33
16.4%
👏
4
1.99%
👀
1
0.498%
🙏
1
0.498%
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 21 of the 21 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 201reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 21 most recent posts we hold, published 2 July 2026 to 7 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.
Surf × Four Pillars | 업비트 스테이블코인 시장 분석 아티클
업비트가 최근 스테이블코인 거래를 적극적으로 확대하는 이유는 무엇일까요?
Surf와 Four Pillars가 공동으로 진행한 이번 아티클에서는 국내 스테이블코인 시장 점유율 변화와 업비트의 최근 전략을 데이터 기반으로 분석했습니다.
대표적인 내용은 다음과 같습니다.
• 코인원의 거래 수수료 무료 정책 이후 국내 스테이블코인 시장은 업비트·빗썸 중심에서 3강 체제로 변화
• 업비트는 거래 수수료 무료 이벤트와 RLUSD, USDG 등 신규 스테이블코인을 연이어 상장
• 하지만 실제 거래량 증가는 대부분 USDT에 집중되었으며, 신규 상장 효과는 단기간에 그친 것으로 분석
• 국내에서는 스테이블코인이 해외 거래소와 DeFi로 자금을 이동시키는 핵심 자산으로 자리 잡는…
Surf 활용 사례 | 코인베이스 상장 · 업비트 미상장 프로젝트 리서치
Surf를 활용해 만불님이 직접 제작한 코인베이스 상장 프로젝트 중 업비트 미상장 종목을 정리한 리스트를 소개합니다.
코인베이스에는 상장되어 있지만 아직 업비트 KRW/BTC 마켓에는 상장되지 않은 프로젝트를 한눈에 확인할 수 있도록 정리한 자료입니다.
- 최근 30일 · 90일 · 180일 · 1년간 상장 데이터 비교
- 업비트 신규 상장 시 코인베이스 선행 상장 비율 통계
- 상장 후 경과일, 시가총액(FDV), 가격 변동률, 거래량 변화
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등 다양한 데이터를 함께 확인할 수 있습니다.
✅ 직접 확인하기
✅만불님 원문 포스팅
Surf를 활용하면 이처럼 원하는 데이터를 직접 정리하고, 누구나 자신만의 리서치 페이지를 만들 수 있습…
📢 Surf × Saturn 리서치 이벤트 당첨자 발표
Surf × Saturn 리서치 이벤트에 참여해주신 모든 분들께 진심으로 감사드립니다!
많은 분들께서 Surf를 활용해 Saturn을 직접 리서치하고 다양한 인사이트를 공유해주셨습니다.
✅ Surf 1년 구독권 당첨자 (10명/트위터명)
Surf 1년 구독권 당첨자는 Saturn 팀에서 직접 선정하였습니다.
선정 기준은 다음과 같습니다.
- Saturn 예치 참여자 기준 5명
- 리서치 콘텐츠 퀄리티 기준 5명
당첨자
@Node_Park
@NOSTAGIA99
@lmslms1004
@songsong6059
@nunssup77
@cryptoyong727
@gridonbtc
@EJseong95
@truly_punch
@sacyuko
✅ 커피 쿠폰 대상자 (100명)
커피 쿠폰은 미션을 …
🙂 Surf Researcher 디스코드롤 업데이트 안내
Surf 팀에서 Researcher 역할이 1차 업데이트되었습니다.
먼저 이번에 선정되신 모든 분들께 진심으로 축하드립니다!
다만 현재 공개된 명단은 최종 명단이 아닙니다.
Surf 팀은 이번 시즌 동안 추가 Researcher를 지속적으로 선정할 예정이며, 현재 활동 중인 Researcher들의 기여도도 계속 확인할 계획입니다.
새로운 기여자들에게도 꾸준히 기회를 제공할 예정이므로, 이번에 선정되지 않았더라도 앞으로 충분히 역할을 받을 수 있습니다.
📌 Researcher 선정은 게시글 수가 아닌 다음과 같은 요소를 종합적으로 검토하여 결정됩니다.
• 콘텐츠의 품질과 독창성
• 커뮤니티에 기여하는 가치
• 꾸준한 활동 및 기여도
• Surf 생태계에 대한 전반적인 기여
하나의 …
🙂 Surf 1주년 기념! Wave Points 리워드 이벤트
Surf가 1주년을 맞아 함께해온 커뮤니티에 감사의 마음을 담아 Wave Points 기반 특별 리워드를 제공합니다.
Surf는 처음에는 흩어져 있는 크립토 데이터를 연결하는 작은 AI 도구에서 시작했지만, 현재는 50만 명 이상의 사용자와 Pantera Capital, Coinbase Ventures, DCG 등 주요 투자사의 지원을 받는 AI 기반 크립토 인텔리전스 플랫폼으로 성장했습니다.
베타 출시부터 Surf Studio, Research 2.0까지 이어진 여러분의 피드백과 기여가 지금의 Surf를 만들었으며, Wave Points 보유자를 대상으로 최대 $300의 구독 할인 혜택을 제공합니다.
🎁 Wave Points 리워드
- Top Pro 회원 : $100 할인
…
Four Pillars Research Challenge 2026 개최
Surf AI가 Four Pillars Research Challenge 2026의 공식 스폰서로 참여합니다.
국내 주요 대학 블록체인 학회를 대상으로 진행되는 이번 리서치 대회는 총 상금 $8,000 규모로 개최되며, 참가자는 다양한 주제의 리서치를 통해 경쟁하게 됩니다.
✅대회 혜택
• 총 상금 $8,000
• 각 트랙별
1위 1팀: $1,000
2위 1팀: $500
3위 2팀: 각 $250
또한 참가 학회에는 The Block 구독권과 Surf AI 유료 구독권이 제공될 예정입니다.
✅ 리서치 트랙
• Surf AI 트랙 – Surf AI를 활용한 자유 주제(Open Topic) 리서치
• Solana 트랙 – Solana Blockchain Core (A…
📢 Surf × Saturn 리서치 이벤트
커피 100명 · 상품권 100만원 · Surf 1년권 10명
Surf를 활용해 Saturn에 대한 정보를 직접 리서치하고, 여러분의 X 계정에 관련 인사이트를 공유해 주세요.
✅이벤트 보상
- 커피 쿠폰 100명
네이버폼 제출 기준 선착순 100명
- 신세계상품권 총 100만원
우수 참여자 10명에게 각 10만원
- Surf 1년 구독권 10명
Saturn 예치 참여자 중 추첨
✅ 참여 방법
1. Saturn 한국 텔레그램에 참여하고 인사하기
• 공지방
• 커뮤니티
2. Surf를 활용해 Saturn 관련 리서치 작성 후 X에 게시하기
※ @saturn_credit 태그 필수
3. 작성한 게시물 링크와 X 아이디를 네이버폼에 제출하기
• 네이버 폼
✅ Surf 1년 구독권 추가 참여 조건
•…
Surf × Four Pillars | 한국 CEX 지분 구조 리서치
한국 금융사들이 국내 거래소 지분을 사들이는 이유는 무엇일까요?
Surf × Four Pillars 공동 리서치에 따르면, 최근 국내 주요 금융사들은 한국 CEX 지분 확보를 확대하고 있습니다.
대표적인 사례는 다음과 같습니다.
• 미래에셋 → 코빗 : 지분 92% (약 9,200만 달러)
• 하나금융 → 업비트 : 지분 7% (약 6,670만 달러)
• OKX + KIS → 코인원 : 지분 20% (약 5,300만 달러)
이러한 투자의 핵심은 단순한 거래소 지분 확보가 아니라 희소성이 높은 거래소 라이선스와 원화 입출금 인프라에 있다는 분석입니다.
국내 규제가 강화되는 가운데, 한국 CEX의 지분과 라이선스는 앞으로 더욱 전략적인 자산으로 평가받을 가능성이 높습니다.…
📢 Surf × Four Pillars, 아시아 CEX 리서치 시리즈 공개
Surf가 아시아 대표 크립토 리서치 기업 Four Pillars와 함께 아시아 중앙화 거래소(CEX) 리서치 시리즈를 시작합니다.
이번 시리즈에서는 한국을 시작으로 일본, 홍콩, 동남아시아 등 주요 시장을 순차적으로 분석하며, 각 지역의 거래소 생태계와 사용자 행동, 시장 구조를 심층적으로 살펴볼 예정입니다.
이번 첫 번째 리서치에서는 한국 CEX 시장을 다루며 아래와 같은 내용을 확인할 수 있습니다.
📌 주요 내용
• 한국 CEX 시장의 특징과 경쟁 구도
• 글로벌 거래소와 로컬 거래소 비교
• 국내 규제 및 VASP 환경 변화
• 거래량, 상장 현황, 사용자 행동 분석
• 아시아 CEX 시장의 향후 트렌드
Surf는 온체인 데이터, 실시간 시장 데이터, 소…
📢 Surf Researcher Program 모집 안내
Surf에서 Researcher Program 참가자를 모집합니다!
단순히 해시태그를 홍보하는 앰배서더 프로그램이 아니라, Surf를 직접 사용하고 연구하며 인사이트를 공유하는 Researcher를 찾고 있습니다.
연구와 콘텐츠를 통해 Surf 생태계에 기여하는 분들에게 다양한 혜택과 보상이 제공됩니다.
✅ 참여 혜택
• 공식 Surf Researcher 역할 부여
• 등급 시스템 운영
(Wave Rider → Tide Surfer → Ocean Legend)
Access
• Surf Pro / Max 구독권
• API 크레딧
• 신규 기능 우선 체험
• 한정판 굿즈
• Surf 팀과의 직접 소통 및 향후 업데이트 우선 공유
Rewards
• 개인 추천(Referral) 코드 제…
📢 Surf 공식 AMA EP.2 주요 내용 요약
1️⃣ Surf AI 공식 X 계정 복구 진행
Surf AI가 직접 개발한 제품 인터페이스 이미지가 저작권 침해 콘텐츠로 잘못 신고되면서 공식 X 계정이 일시 정지되었습니다.
현재 Surf 창립자 Ryan Li와 마케팅 팀이 X 측 담당자들과 직접 소통하며 계정 복구를 진행하고 있습니다. 예상보다 처리에 시간이 걸리고 있지만, 팀은 문제 해결을 위한 대응을 계속하고 있습니다.
2️⃣ Surf AI 출시 1주년 캠페인
Surf AI의 출시 1주년을 기념해 연간 구독 할인과 구독자 전용 혜택이 준비되고 있습니다.
연간 플랜 구독자에게는 한정판 Surfboard NFT가 제공될 예정입니다.
Surf Pro 연간 구독자: Gray Surfboard NFT
Surf Max 연간 구독자: Pink S…
👍6❤1🔥1
Showing the 12 most recent of 21 posts we hold for @SurfKR. 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 — 192,739 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
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.
Handles this channel named that no longer answer
Dead references
2
handles named in this channel’s posts, vacant today
Evidenced gone
0
we ourselves saw one of these resolve, at some point
Never seen alive
2
vacant every time we have ever looked
@SurfKR named 2 handles that resolve to nothing today. That is a fact about the reference, not necessarily a fact about the handle’s history — see the two groups below.
Most of these may never have existed as a live channel at all.A handle a channel names can be a typo, an aspirational name nobody registered, or a channel that was already gone before this one ever mentioned it. Unless a row below is marked evidenced, all we know is that it references a handle that is not a live channel today — not that anything “died”. How this is measured.
Never seen alive
References a handle that is not a live channel — we have no record it ever was one.
@cryptoyong727 named in 1 post, 8 August 2026 – 8 August 2026
@gridonbtc named in 1 post, 8 August 2026 – 8 August 2026
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 10 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Surf 한국 공지방” (@SurfKR), 1,736 subscribers as measured 10 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/SurfKR.
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.