А мне нравится эта модель от Маков. Нет деления по процессам, а деление по задачам скорее. Что вы думаете?

Channel
Вер, сделай, чтобы работало | Вера Витальева
@VeraVitalieva
On this record: Topic · Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
1,086subscribers
-4 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.
Register entry
| Telegram ID | -1002580055097 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @VeraVitalieva |
| Created | Between 1 March 2025 and 31 July 2025 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 8 August 2026 |
| Last confirmed live | 17 September 2026 |
| Measurements held | 13 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 17 September 2026 |
| On Telegram | t.me/VeraVitalieva |
Topic
Other / unclassifiable — 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 19 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 46% 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.
Growth
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 17 Sept 2026, 15:01 | 1,086 | -3 |
| 13 Sept 2026, 05:39 | 1,089 | -3 |
| 9 Sept 2026, 11:55 | 1,092 | +9 |
| 4 Sept 2026, 02:56 | 1,083 | -1 |
| 31 Aug 2026, 08:48 | 1,084 | -2 |
| 24 Aug 2026, 19:47 | 1,086 | -3 |
| 21 Aug 2026, 14:18 | 1,089 | -2 |
| 18 Aug 2026, 21:58 | 1,091 | +2 |
| 15 Aug 2026, 16:26 | 1,089 | +1 |
| 11 Aug 2026, 22:27 | 1,088 | -1 |
| 8 Aug 2026, 15:13 | 1,089 | -1 |
| 8 Aug 2026, 00:05 | 1,090 | no change |
| 7 Aug 2026, 15:52 | 1,090 | first reading |
Engagement
11 posts held, back to 21 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 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 11 posts for this entry, the most recent from 31 July 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
Reaction mix
31 reactions across 8 posts, in 4 distinct kinds. The most used accounts for 38.7% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 12 | 38.7% | |
| 🔥 | 9 | 29.0% | |
| 👍 | 8 | 25.8% | |
| 😱 | 2 | 6.45% |
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 8 of the 11 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 31 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 11 most recent posts we hold, published 21 July 2026 to 31 July 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.
Recent posts
McKinsey рассказали про новую операционную модель управления персоналом. Более личную, более технологичную и более человечную. Собрали все главные идеи последних лет: гиперперсонализация опыта сотрудников, ai-коучинг, биржи возможностей, вместо контроля - лидерство. Почитать можно. Но как всегда, главное на картинках. → https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-organizational-performance/our-insights/a-new-…
❤3
Думать, как консультант Долгое время нам нужны были эксперты, которые наращивали свои знания по предмету и, конечно, свою ценность для компании. Они знали процессы, к кому обратиться, где лежат документы и все-все, чтобы поддержать нужный процесс в организации. Их ценность росла вместе с их seniority в компании; команды расширялись… Но, сейчас такие люди оказываются уязвимыми: процессы быстро меняются (если нет, п…
🔥4
Вот это супер полезно почитать! 😎
Вдруг вам пригодится. Собрал все ключевые флагманские тренд-репорты про HR первой половины года: 1. The Age of HR 2. CHRO Guide: 9 Future of Work Trends for 2026 3. Global Talent Trends 2026. Solving the human–machine equation 4. Talent Reinventors: Delivering value with and for people in the age of AI 5. Four Power Moves for the CHRO: Creating People Advantage 2026 6. The Future of Talent Strategy: A CHRO's Guide 7…
👍4🔥1
File, posted without a caption
👍1🔥1
Спасибо Жене Вольному за то, что увидел эту статью (перевод на русском) 👇 Питера Лейдена Американский футуролог, автор и предприниматель, известный тем, что предсказывает будущее технологий и общества и объясняет это широкой аудитории. Когда в 2022-2023 нам надо было сделать похожие предсказания в Сбере, наш прогноз был менее оптимистичным. Но я верю в то, что люди будут работать меньше, что понадобятся новые интел…
❤3🔥1
Будущее, в котором всё хорошо Питер Лейден написал (ещё в мае) оптимистичное эссе о 2050 годе — будущем, в котором нас ждут благополучие, процветание и дружба человека с технологиями. В последние несколько месяцев особенно активизировались пессимисты, утверждающие, что искусственный интеллект — это пессимистичный сценарий, подчеркивая все беды, которые вот-вот произойдут, и все катастрофы, которые непременно ждут н…
👍2❤1🔥1
Зумеры оказались главными мастерами «имитации бурной деятельности». Около 80% представителей поколения признались, что хотя бы иногда делают вид, что заняты. Среди миллениалов таких 68%, а среди поколения X — 58%. В среднем на поддержание образа «очень занятого сотрудника» уходит почти 5 часов в неделю. Самые популярные приёмы: — двигать мышкой, чтобы компьютер не ушёл в сон — держать открытыми «рабочие» вкладки — …
❤2😱2
#ПроЭффективность «Стратегия человеческой эффективности» Deloitte Понравилась статья Deloitte, которая совсем по-другому раскрывает подход к Оценке персонала. Прежде всего – проблематика – существующие процессы плохо выстроены и никому не нужны, кроме HR. Тут на эту тему уже писала. Понравилась мысль, что при пересмотре процесса оценки персонала необходимо понимать цель всего мероприятия. И цели могут быть разные…
❤3👍1🔥1
ИИ должен был избавить нас от рутины. Вместо этого он начал сильнее утомлять сотрудников. Новое исследование показало, что после внедрения нейросетей у многих команд стало меньше времени на глубокую работу, но больше — на встречи, переписки и согласование бесконечного количества контента, который теперь можно генерировать за секунды. В результате сотрудники работают быстрее, но устают сильнее. Авторы исследования с…
Showing the 11 most recent of 11 posts we hold for @VeraVitalieva. 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.
Forward network
Republishes
Channels on the register whose posts this channel has forwarded.
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.
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 17 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Вер, сделай, чтобы работало | Вера Витальева” (@VeraVitalieva), 1,086 subscribers as measured 17 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/VeraVitalieva.
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.