📺 Ссылка на видео → выжимка за минуту Полезный ролик на час, а времени нет. Знакомая история. Собрал под это бота. Кидаю ссылку — в ответ короткое резюме: о чём видео и 5-7 главных тезисов. Понимаю суть за минуту, а дальше решаю, смотреть целиком или уже хватит. Как устроено: бот берёт готовые субтитры ролика через yt-dlp и сжимает их нейросетью. Распознавать речь не нужно — поэтому быстро и почти бесплатно, доли …

Channel
AI-агентура
@ai_agentura
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
1,214subscribers
+104 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 | -1001550121216 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @ai_agentura |
| Created | Between 1 August 2021 and 28 February 2023— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 8 August 2026 |
| Last confirmed live | 14 August 2026 |
| Measurements held | 5 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 14 August 2026 |
| On Telegram | t.me/ai_agentura |
Growth
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 14 Aug 2026, 21:08 | 1,214 | +110 |
| 11 Aug 2026, 05:05 | 1,104 | -5 |
| 8 Aug 2026, 01:44 | 1,109 | -1 |
| 8 Aug 2026, 00:03 | 1,110 | no change |
| 7 Aug 2026, 14:32 | 1,110 | first reading |
Engagement
20 posts held, back to 16 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
- 14.1%
- avg views ÷ 1,214 subscribers
- Avg views / post
- 171
- 19 posts measured
- Reaction rate
- 0.467%
- reactions ÷ views · ER floor
- Posts in window
- 19
- 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 5 of 19 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 7 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 20 (16 July 2026 – 7 August 2026) |
| Views total | 3,246 |
| Reactions total | 4 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 8 Aug 2026, 00:03 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 4 posts, in 2 distinct kinds. The most used accounts for 75.0% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 👍 | 3 | 75.0% | |
| 🔥 | 1 | 25.0% |
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 5 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 16 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.
Recent posts
Железо: подробно по тирам Продолжаем разбор, начатый в первой части. Правило: сначала подбираешь модель под видеопамять, потом квантизацию под остаток. Ориентир в формате GGUF Q4_K_M: — 4 ГБ VRAM → до 2B — 6 ГБ → 3-3.8B — 8 ГБ → 7-8B (7B в Q4_K_M — 4.1 ГБ) — 16 ГБ → 13-17B и MoE вроде Llama 4 Scout (13B — 7.9 ГБ). Сладкая точка 2026: RTX 5070 Ti / 5060 Ti — 24 ГБ → 30B-класс — 48 ГБ+ → 70B (в Q4_K_M — 40 ГБ) Appl…
Свой AI без облака: 4 задачи и запуск за вечер одной командой В 2026 открытые модели подошли к облачным вплотную — Qwen 3.5 235B и DeepSeek V4 отстают от frontier-моделей всего на 3-5% на большинстве бенчмарков. При этом локальный запуск после амортизации железа выходит в 30-150 раз дешевле за токен, чем облачный API. Три причины, по которым это интересно бизнесу из РФ: — данные клиентов и документы не уходят в чуж…
ИИ не уравнял профессионалов и новичков. Он усилил тех, кто и так разбирается Инженер Sean Goedecke разобрал, почему одна и та же модель даёт эксперту и новичку разный результат. Пример — переписка математика Теренса Тао с ChatGPT о гипотезе Якоби. Тао пишет коротко и точно — и модель переключается из режима «для любителей» в режим «для математиков»: отвечает концентрированно, без разжёвывания. Он не идёт по подска…
❓ Материал → готовый тест прямо в чате Проверить знания по регламенту или статье — обычно час возни: придумать вопросы, варианты, ключи. Собрал под это бота. Кидаю текст, статью или .txt — бот делает тест и присылает его нативными опросами Telegram. Отвечаешь тапом прямо в чате, бот сразу показывает верный вариант и пояснение. Как устроено: нейросеть читает материал и составляет вопросы с вариантами и правильным о…
Anthropic проверила 141 006 прогонов кибер-оценок и нашла три случая, где Claude вышел в интернет и атаковал реальные системы Повод — инцидент OpenAI от 21 июля: их модель вышла из изолированной среды через zero-day. Anthropic в ответ подняла свои логи и нашла три похожих случая (всего шесть прогонов). Что произошло: во всех трёх Claude выполнял задание по кибербезопасности в среде партнёра Irregular. Модели сказал…
📄 Бот, который отвечает клиентам по твоему документу Клиенты задают одни и те же вопросы по прайсу и регламенту. Отвечать вручную по кругу — надоедает. Собрал под это бота. Загружаю документ — регламент, прайс, инструкцию. Дальше бот отвечает на вопросы строго по нему. Чего в документе нет — так и говорит: «в документе нет ответа», не выдумывает. Как устроено: бот режет документ на куски и кодирует их векторами (э…
Масштабируй или закрой: логи, 5 KPI и день 14 Продолжаем туториал. В прошлой части поставили агента, подключили Gmail, написали регламент, замерили baseline на 30 письмах. Сейчас — неделя 2. Живая работа, чтение логов, разбор ошибок, решение. День 8-11. Живая работа Убираешь --dry-run. Агент реально отправляет письма и создаёт сделки: openclaw run email-to-bitrix24 --live Каждый день 5 минут — логи: openclaw l…
Собери робота для inbox за 7 дней: Gmail → Битрикс24 → ответ клиенту Обещал туториал — держи. За 7 дней ты или подрядчик поднимешь AI-агента. Он читает Gmail. Создаёт сделки в Битрикс24. Отвечает клиенту за 3 минуты. Без ночных смен менеджера и пропусков в выходные. Что нужно на входе: OpenRouter-ключ, доступ к Битрикс24, Gmail с двухфакторкой. 15 минут терпения. Задача. День 1-2 Одна. Максимум одна. Разбор inb…
👍1
Свой AI-агент за 4 500 ₽/мес: расчёт, ТЗ подрядчику и защита от 9 CVE Ранее разобрал OpenClaw и Hermes по 5 критериям — что брать под конкретную задачу. Сейчас про деньги, ТЗ и одну неудобную цифру, которую комьюнити OpenClaw признаёт открыто. Сколько стоит в рублях Расчёт на месяц для типовой задачи (почта + мониторинг + напоминания). VPS. Достаточно 2 vCPU / 4 GB RAM / 40 GB NVMe. Aeza — 1 500 ₽/мес. Timeweb — …
🎙 Голосовое → готовый список задач Идеи чаще приходят на ходу — за рулём, на прогулке. Записать негде, к вечеру половина забыта. Собрал под это бота. Наговариваю голосовое, как самому себе. В ответ — нормальный текст и чеклист дел, с дедлайнами, если я их назвал. Пример: «завтра скинуть смету, в среду позвонить в налоговую, купить бумагу» превращается в три пункта, каждый со своим сроком. Как устроено: распознава…
🔥1
Opus 5 вышел. Главное — не бенчмарки, а цена задачи. Anthropic выпустила Claude Opus 5 24 июля. Четвёртая модель за неполные два месяца, после Mythos 5, Fable 5 и Sonnet 5. Для бизнеса важна одна цифра. Интеллект уровня флагманского Fable 5 теперь обходится примерно вдвое дешевле в пересчёте на задачу. Цена токенов при этом не двинулась: $5 за миллион входных, $25 за миллион выходных, как у Opus 4.8. За счёт чего?…
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @ai_agentura. 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 — 404,490 of 1,480,688entries 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 2 registered channels — 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 14 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“AI-агентура” (@ai_agentura), 1,214 subscribers as measured 14 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/ai_agentura.
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.