Telegram RegisterThe public register of Telegram
Telegram profile photo for AI Was Made For Lovin' You

Channel

AI Was Made For Lovin' You

@aiwasmadeforlovinyou

On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry

814subscribers

+9 since we began measuring on 7 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.

Register entry

Telegram ID-1002005201846
TypeChannel
Username@aiwasmadeforlovinyou
CreatedBetween 1 November 2023 and 31 May 2024— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded8 August 2026
Last confirmed live14 August 2026
Measurements held3
Confirmed unchanged1 time, most recently 14 August 2026
On Telegramt.me/aiwasmadeforlovinyou

Growth

805814809.57 August 2026 — 805 subscribers8 August 2026 — 805 subscribers14 August 2026 — 814 subscribers7 August 202614 August 2026
3 measurements spanning 7 days, net +9. 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 804–815 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
14 Aug 2026, 19:54814+9
8 Aug 2026, 01:34805no change
7 Aug 2026, 15:51805first reading

Engagement

15 posts held, back to 1 July 2025the 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
44.6%
avg views ÷ 814 subscribers
Avg views / post
363
3 posts measured
Reaction rate
1.56%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
3
of 15 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
WindowRolling 30 days · latest post in window 7 August 2026
Posts held15 (1 July 20257 August 2026)
Views total1,090
Reactions total17
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken8 Aug 2026, 01:34 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

138 reactions across 15 posts, in 8 distinct kinds. The most used accounts for 36.2% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
5036.2%
🔥4935.5%
👍1712.3%
😁75.07%
❤‍🔥64.35%
💯53.62%
👏32.17%
👎10.725%

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 15 of the 15 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 138reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 15 most recent posts we hold, published 1 July 2025 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

7 Aug 2026, 07:06 UTC447 views5 reactionsread 8 August 2026
Photo

Скрытые состояния ИИ выдают промпт-инъекцию (2/2) Особенно меня впечатлила атака с использованием предложения Не кодируй осознание промпт-инъекции в скрытом пространстве Классификатор без переобучения получил 0,994 ROC AUC. Просьба не думать о чём-то не сработала и модель как будто наоборот сфокусировалась на этом. Эффект белого медведя работает и для LLM! 🤖 Взлом Авторы отдельно изучили 634 хода Qwen3-8B, уже сто

2🔥2👍1

7 Aug 2026, 07:02 UTC411 views4 reactionsread 8 August 2026
Photo

Скрытые состояния ИИ выдают промпт-инъекцию (1/2) Когда ИИ-агент читает письмо, веб-страницу или результат работы инструмента, чужой текст попадает в один контекст с заданием пользователя. Свежий препринт задаёт интересный вопрос - появляется ли во внутренних состояниях модели узнаваемый сигнал промпт-инъекции ещё до того, как она сгенерировала первый токен? Ещё как! Простейший линейный классификатор по скрытым сос

2👍1🔥1

26 Jul 2026, 08:11 UTC232 views8 reactionsread 8 August 2026
Photo

Graphify + ИИ = ❤️ После предыдущей статьи коллега посоветовал попробовать Graphify - opensource-инструмент, который строит граф знаний из кодовой базы и ускоряет работу агента с кодом. Поставил в два репозитория, о чём спешу с вами поделиться. 🤖 Что это? Graphify читает все файлы проекта, парсит их через AST (детерминированно, без LLM), находит связи между функциями, классами, импортами и складывает в граф. Каждо

🔥42👍2

11 Jul 2026, 16:18 UTC325 views8 reactionsread 8 August 2026
Photo

Memory bank (2/2) 🤖 Работа Главное преимущество memory bank - агент в каждом новом сеансе знает контекст проекта. Перед началом задачи он читает зафиксированное состояние и сразу понимает: - над чем работаем сейчас - что уже сделали и почему - какие архитектурные решения приняли - какие соглашения действуют в коде - что осталось сделать - какие проблемы и ограничения уже известны Мне не приходится заново пересказ

🔥6💯2

11 Jul 2026, 16:18 UTC222 views4 reactionsread 8 August 2026
Photo

Memory bank (1/2) В последний месяц приходилось несколько раз вайб-кодить. Буквально сразу упёрся в близкое к депрессии состояние, так как каждая новая сессия забывала предыдущую историю работы, часто приходилось объяснять заново информацию, которой нет в README.md или AGENTS.md. Пару раз я надеялся, что агент сам всё прочитает и правильно поймёт, но наши репозитории достаточно суровые и большие, поэтому результат

❤‍🔥2👎1🔥1

6 Jun 2026, 06:01 UTC396 views5 reactionsread 8 August 2026
Photo

Hermes Agent + Deepseek-V4-Flash Попробовал использовать в работе Hermes Agent от Nous Research и, к своему удивлению, мы с ним подружились. Обычно с локальными агентами у меня всё заканчивалось быстро - проблемы в установке, агент споткнулся на простой задаче, или я встал не с той ноги. С Hermes получилось естественно и спокойно - поставил и настроил за 10 минут, а он почему-то взял и справился со всеми моими зада

🔥41

2 Jun 2026, 05:00 UTC533 views3 reactionsread 8 August 2026
Photo

Это не про технологию, а про то, как же меня бесит сгенерированный текст Агенты работали, рожь колосилась, надои росли, пока я не начал встречать подобные фразы по 15 раз в день: - проблема не просто в источниках - дело в подаче - это не про скорость, а про качество - кибер-мошенничество не только развивается - оно ускоряется Теперь это буквально повсюду - в статьях, телеграм-каналах и порой даже в личной переписке

3

3 Dec 2025, 11:38 UTC≈1,040 views16 reactionsread 8 August 2026
Photo

Промпт, который превратит ИИ из подлизы в адекватного напарника Don't take my conclusions for granted. Your goal is to be an intellectual opponent, not an assistant who agrees with everything. Every time I talk about my idea, do the following: analyze my assumptions, provide counterarguments, check my logic, suggest alternatives, and always put truth above agreement. Maintain a constructive, rigorous approach. Your

12💯3🔥1

30 Nov 2025, 16:24 UTC692 views7 reactionsread 8 August 2026
Photo

(2/2) Может ли вайб-кодинг заменить талантливого джуна? Для каждой LLM использовались 5 различных техник промптинга, по 2 раза: 1. Промпт первого автора исследования. Был идентичен заданию, которое выдавали студентам EPFL, включая слайды и ответы на часто задаваемые студентами вопросы. 2. Промпт второго автора исследования, его спецификация не приводится 3. Итеративное улучшение - использовался первый промпт для ген

👍4🔥3

30 Nov 2025, 16:23 UTC496 views8 reactionsread 8 August 2026
Photo

(1/2) Может ли вайб-кодинг заменить талантливого джуна? Вайб-кодинг сейчас обсуждают даже мамы на детской площадке, а копилотами, позволяющими писать скучный код со скоростью x50, кажется, не пользуются только заядлые консерваторы. Насколько хороши кодирующие модели? Существующие бенчмарки преимущественно анализируют прохождение юнит-тестов и синтаксическую верность сгенерированного кода - с этим LLM справляются чу

👍53

18 Sept 2025, 09:25 UTC585 views14 reactionsread 8 August 2026
Photo

(2/2) Что выберет ИИ - выжить или навредить человеку? 🤖 Ход эксперимента Как вы уже, наверное, догадались, сеттинг представляет собой разновидность классических проблем теории игр, где оптимальный результат для группы требует кооперации участников и конфликтует с краткосрочными целями отдельных участников. Экспериментаторы создали 3 сценария с разными изначальными условиями - уровнем энергии агентов и энергии обще

7🔥5👍2

Showing the 12 most recent of 15 posts we hold for @aiwasmadeforlovinyou. 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 — 112,850 of 1,481,346entries 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.

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 Was Made For Lovin' You” (@aiwasmadeforlovinyou), 814 subscribers as measured 14 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/aiwasmadeforlovinyou.

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.