Channel
@ai_that_works
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
57subscribers
+0 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1002695162060 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @ai_that_works |
| Description | Как упаковать AI-технологию в продукт, который купят. Практический опыт разработки: что работает, что нет, и почему. Написать мне: @dmitryl12 |
| Created | Between 1 April 2025 and 31 July 2025— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 10 August 2026 |
| Last confirmed live | 19 August 2026 |
| Measurements held | 2 |
| On Telegram | t.me/ai_that_works |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 10 Aug 2026, 06:46 | 57 | no change |
| 6 Aug 2026, 06:03 | 57 | first reading |
19 posts held, back to 13 August 2025 — 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.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 19 posts for this entry, the most recent from 12 February 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 10 August 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. Below Telegram’s rounding threshold, so these counts are exact.
Measured directly from 1 video 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.
23 reactions across 16 posts, in 5 distinct kinds. The most used accounts for 43.5% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 👍 | 10 | 43.5% | |
| ❤ | 4 | 17.4% | |
| 🔥 | 4 | 17.4% | |
| 😁 | 4 | 17.4% | |
| 🙏 | 1 | 4.35% |
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 16 of the 19 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 23reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 19 most recent posts we hold, published 13 August 2025 to 12 February 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.
Недавно CTO одного стартапа рассказывал: «Мы могли бы выкатывать фичи в три раза быстрее с coding agents, но синьоры упираются. Говорят, сами напишут лучше и быстрее». Что интересно, настоящая проблема здесь не в качестве кода. Когда опытный разработчик говорит «я сам напишу лучше», он защищает свою идентичность эксперта. Годами он оттачивал мастерство, его ценность измерялась умением писать элегантный код. И вдруг…
👍1
В пятницу вышел Claude Opus 4.6, и через три дня использования у меня появилось странное ощущение - впервые начал включать auto-accept для простых задач (о ужас, сказал бы я еще неделю назад). Для сложных задач модель генерит гораздо более чистый код и архитектуру. Но главное - во время проектирования задаёт такие вопросы, о которых сам не всегда подумаешь заранее. Уточняет edge cases, спрашивает про обработку ошибо…
👍1
Клиенты рассказали про свой опыт с Qwen Coder. Делают аутсорс-проекты, где облачные AI-агенты под запретом, код не должен покидать периметр компании. Вместо того чтобы отказаться от AI совсем, нашли работающий вариант. Развернули Qwen Coder локально. Это coding agent, который работает на собственных серверах без внешних запросов. Главное достижение - смогли дообучить его на внутреннем SDK через RAG, чтобы агент пон…
👍1
AI в продакт менеджменте: тренд или база? Не так давно пошла интересная динамика - продакт менеджеры все активнее начинают экспериментировать с использованием LLM-моделей в своей ежедневной работе. И речь идет не о том, чтобы спросить ChatGPT "какие фичи добавить в приложение". Конкретные, довольно практичные применения. Например: • Анализ фидбека от пользователей. Вместо того, чтобы вручную читать сотни отзывов …
👍1
Спросил у давних клиентов о результатах использования AI для написания кода. У них кстати полностью локальные модель и coding agents. Интересно было узнать, как они оценивают экономию времени и справляется ли архитектура с быстрым ростом объема кода. Ответ оказался неожиданным:) Первые недели ощущаются как взлёт. За пару вечеров получается рабочий прототип вместо недели. Но потом наступает "ИИ-похмелье". Когда о…
👍2
В англоязычном интернете на прошлой неделе все сходили с ума по Clawdbot — open source AI-ассистент, который живёт прямо в Telegram или WhatsApp, без отдельного приложения. Поставил себе потестить, попросил найти дешевые билеты, помочь выбрать теннисную ракетку, поработать с календарем. В целом, прикольное ощущение, когда ассистент идет реально выполняет задачу и отвечает прямо в телеграм. Потом заглянул в статист…
👍1
На днях наблюдал, как руководитель просит разработчика оценить задачу, а тот молча скармливает её ChatGPT и выдаёт ответ слово в слово. Забавно, но по сути ничего не изменилось. Оценки всегда были гаданием, просто теперь гадает нейросеть. А вот что реально начинает меняться, это написание 100% кода AI. Очевидно, что если нормально спланировать изменения, то нейросеть напишет код в несколько раз быстрее и с меньшим …
❤2😁1
Штука вроде очевидная, но не все осознают: когда общаешься с AI о чем-то важном, стоит обязательно включать режим thinking + web search. Это не просто «подумать подольше», а совершенно другой процесс: модель проверяет себя, лезет в интернет, сопоставляет факты. Недавно знакомый CEO спросил у чатбота про один закон, который касался его бизнеса. Бот уверенно ответил: всё в силе, работаем как раньше. Через неделю, уже…
👍1
Продолжая тему AI в продуктах: замечаю, что чатбот стал таким дефолтным решением. Надо добавить AI? Ну, давайте воткнём чат, пусть пользователь спрашивает. Выглядит современно, инвесторам нравится, в changelog красиво. Но если подумать, тут есть ловушка. Когда пользователю реально нужен чат с AI, он пойдёт в ChatGPT или Claude, потому что там ответы будут лучше, модели мощнее, и контекст шире. Конкурировать с этим в…
Недавно разбирали с командой интересную развилку: строить продукт вокруг AI или добавить AI как фичу? Звучит просто, но на практике это два совершенно разных пути, и выбор между ними определяет вообще всё: архитектуру, команду, экономику. Вот смотрите: Notion добавил AI-ассистента, и это удобно, но Notion и без него прекрасно решает свою задачу. Это классический AI-enhanced подход. А Midjourney или Perplexity без мо…
👍1
Общаюсь с предпринимателями из реального сектора, у которых есть идея tech-продукта. Повторяемый паттерн - нанять разработчиков и 6-9 месяцев пилить приложение, чтобы потом успешно его запустить. Но как мы знаем, в digital работает чуть другая логика. Сначала нужно убедиться, что продукт вообще кому-то нужен и сделать это максимально дёшево. Для b2b так вообще можно месяцами работать на полуручном приводе: наприме…
🙏1
Meta на днях купила Manus за $2 млрд. Но интересна тут совсем не сумма сделки. Интересно, что Manus за 9 месяцев набрал миллионы пользователей и $100+ млн выручки. Продукт, который реально покупают. А значит, он решает какую-то боль лучше остальных. Что в нём такого? Раньше чат-боты хорошо генерировали текст, но реальную работу делал всё равно человек. Manus работает автономно: даёшь задачу, условно закрываешь ноу…
👍1
Showing the 12 most recent of 19 posts we hold for @ai_that_works. 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 — 563,836 of 1,566,395entries 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.
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.
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.
“AI → Продукт” (@ai_that_works), 57 subscribers as measured 10 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/ai_that_works.
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.