"Я настільки сильно себе люблю, що буду працювати над собою вічно"
Розвиваючі заходи: вебінари, майстер-класи, курси різних напрямів.
Співпраця тільки через @DvizhPromoBot та @dvizh_promo_bot (переходіть лише через клік)
Created
Between 1 April 2019 and 31 August 2021— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
Education — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q6_K_XL, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 11 August 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 89% 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.
Observations
These are measurements, not verdicts. Each one below states something we counted, alongside the evidence it was counted from, so you can check it rather than take it. None of them is graded: every observation this register holds is recorded at severity 0, because the precision of the detectors behind them has not been measured yet, and a rating we cannot support is worse than none. Read each as a fact about the data, not as a judgement about the channel. How we measure.
Content that also appears on other registered channels
Posts published here appear word for word on 4 other registered channels. They sit inside a group of 7 channels that share the same post bodies with each other. The matching is on the text itself, not on Telegram’s forward marker, so it finds a copy whether or not it was labelled as one.
Matching posts — open both and compare (6 of the pairs behind the counts below)
Text overlap is the Jaccard coefficient over the set of distinct three-word phrases in the two bodies: 1.00 is identical wording, and the threshold for counting a pair at all is 0.70. Candidates are generated by simhash LSH (4 x 16-bit bands, exact Hamming <= 3) verified against the bodies with Jaccard over the SET of distinct 3-word shingles. Published first counts which side of each matching pair carries the earlier timestamp — in this corpus, which is the limitation directly below.
What this cannot establish
MEASURED, DOMINANT ERROR SOURCE: a post ingested before 2026-08-06 may have carried a forward header that was not recorded. A 45-pair hand-check against live t.me pages found 14 (31%) where the live page shows a forward header naming the other channel and the database has none, plus 4 more (9%) naming a third party. The text match itself was wrong 0 times out of 45. Read attribution_capture.items_in_trusted_window before treating the unattributed count as a claim.
Telegram lets a channel forward a post with a header naming the source, and we only began reliably recording that header on 2026-08-06. 1 of the 8 matches recorded here fall after that date and carried no header when we read them. The rest predate reliable capture and are not evidence either way.
“Published first” means first in this corpus. We hold 21 comparable posts for this entry, running 17 June 2026 to 7 August 2026. A channel we have read one page deep will look younger than a neighbour we have read in full, and the order would flip with no change in the underlying facts.
The detector’s own notes on this observation, as it recorded them. Names in this_style are fields of the underlying evidence record, which the plain-English paragraphs above read out for this entry.
Verbatim republication has three causes and the text separates only two: a clone/mirror, unattributed copy-paste, or BOTH channels copying a common third source that neither attributes. The spread filter (content held by at most 8 channels) reduces the third and does not remove it.
'Earliest' means earliest IN THIS CORPUS. A channel ingested one page deep will look younger than a neighbour ingested in full; corpus_coverage above is there to be checked before the direction is believed.
shared_verified_est extrapolates the sampled pass rate over the full narrow match count; sampled/passed are the numbers actually measured.
Absence of a forward header is not proof of intent: Telegram lets a channel disable forward attribution, and a credit written in the body is not parsed as attribution here (mention_edge_either_way above is the closest available signal).
Across the whole group of 7, the earliest publisher we hold is @start_v_IT. That is a statement about our reading window, not a claim of authorship.
Recorded under the keys clone_copy · clone_source, last confirmed 7 August 2026. An observation that a later pass no longer finds is cleared, and a cleared observation is removed from this page rather than being shown struck through — we do not keep publishing a claim we have withdrawn. Dispute an observation.
Also posting the same content
This channel’s posts match, word for word or near enough, posts on 6 other registered channels, 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.
4 measurements spanning 6 days, net -11. 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 8,700–8,716 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
12 Aug 2026, 12:38
8,702
-4
9 Aug 2026, 09:51
8,706
-8
6 Aug 2026, 17:30
8,714
+1
6 Aug 2026, 12:15
8,713
first reading
Engagement
23 posts held, back to 17 June 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 14 pagesof Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
6.54%
avg views ÷ 8,702 subscribers
Avg views / post
570
12 posts measured
Reaction rate
0.28%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
12
of 23 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 10 of 12 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.
What these figures were computed from
Window
Rolling 30 days · latest post in window 12 August 2026
Posts held
23 (17 June 2026 – 12 August 2026)
Views total
6,834
Reactions total
15
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
12 Aug 2026, 16:05 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.
What this channel posts
Photos
≈703
Videos
≈32
Links
≈1,520
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 12 August 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. A count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints these counters in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈142,000 means somewhere between 141,500 and 142,499.
Reaction mix
41 reactions across 21 posts, in 9 distinct kinds. The most used accounts for 24.4% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
10
24.4%
👍
10
24.4%
🔥
8
19.5%
👏
5
12.2%
👌
4
9.76%
🆒
1
2.44%
🐳
1
2.44%
👀
1
2.44%
🤗
1
2.44%
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 23 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 41reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 23 most recent posts we hold, published 17 June 2026 to 12 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.
[ОНЛАЙН]
«We-CONNECT»: Всеукраїнська мережева лабораторія партнерств 🤍
Жінки-лідерки відіграють ключову роль у гуманітарному реагуванні. Проте для масштабування проєктів, залучення грантів та власної стійкості кожній лідерці потрібна сильна спільнота.
В межах проєкту «We-LEAD» стартує «We-CONNECT» – масштабна подія для нетворкінгу, що об’єднає 50 учасниць і 20 експерток ГО з усієї України.
🗓 Дата і час: 21 серпня…
«Перші 90 днів у Defence Tech: покроковий план для переходу в сферу»: 27 серпня Beetroot Academy разом з партнерами проводить безкоштовний вебінар
90 днів вирішують вхід у Defence Tech, а найчастіше минають без жодного практичного кроку. Що робити в перший тиждень, де з’явитись у спільноті і які технології дійсно на часі.
Розберуть покроковий план: самодіагностику й навчальну траєкторію під свій профіль, карту Defe…
Створювати своє, втілювати сміливі ідеї та змінювати рідне місто — це твоя справа. Є можливість, яка допоможе тобі її розпочати!
Мінекономіки, Державна служба зайнятості, Projector Foundation та Програма «Партнерство за сильну Україну» (PFRU) відкривають набір на безоплатну підприємницьку програму «Це моя справа» для молоді. Шукають тих, хто завжди мріяли зробити «щось своє», але не знали, як почати. Цей курс допомо…
🔥 Last call! Опитування IT Research Ukraine 2026 — найбільшого дослідження ІТ-галузі України — завершується вже зовсім скоро.
Тисячі ІТ-фахівців уже залишили свої відповіді. Встигни і ти — та візьми участь у розіграші 5 квитків на IT Arena 2026, головну технологічну конференцію України! 🎟️
Щоб зафіксувати актуальний стан галузі та її ключові тенденції, Львівський ІТ Кластер збирає дані у межах проєкту IT Research U…
Освітній серіал "Цифрові юристи 2.0" від Дія.Освіта
Юристи теж ненавидять бюрократію! Рішення є — штучний інтелект та онлайн сервіси для юридичних послуг.
Дізнайтеся про технології для правників — вони роблять юридичні послуги простими, передбачають рішення судів, створюють зрозумілі договори та організовують юристів онлайн. Навчіться, як полегшити право для юристів та неюристів.
Переглянути цей серіал можете ТУТ
…
Відчуваєте, що AI поступово "відбирає" вашу інженерну експертизу?
Все більше Middle та Senior Engineers говорять про одну проблему: замість того, щоб проєктувати складні системи, вони дедалі частіше лише інтегрують готові AI-інструменти.
Через це виникає відчуття, що професійно стоїш на місці.
Саме для таких інженерів Neoversity запускає першу в Україні master-level програму Engineering of Autonomous AI Systems.
Ц…
Є різниця між «довго в професії» і «швидко і далеко в кар'єрі». Про другу — ця лекція.
Ліззі Бордунова, 9 років в управлінні креативними проєктами та наймі креативних спеціалістів проведе лекцію “Гроші, слава і фул-тайм: як будувати карʼєру в креативі”. Як зростати в масштабі та зарплаті, види стратегії (в т.ч. мульти-карʼєрна) і як стати омріяним спеціалістом для кожного роботодавця?
Щоб кожен, хто хоче, — зміг.
…
Girls Leadership and Volunteering Forum 4.0 (GLVF 4.0)| online + offline (Львів)
Тобі 14–17 років? Хочеш краще зрозуміти, що таке відповідальне лідерство та волонтерство, знайти однодумиць, отримати нові знання та перетворити власні ідеї на реальні зміни? Тоді GLVF 4.0 може стати саме тією можливістю, яку варто використати 💜
GLVF 4.0 — це всеукраїнська освітньо-просвітницька ініціатива для дівчат віком 14–17 рокі…
Розрив зазвичай один і той самий: нетехнічним спеціалістам справді є місце в індустрії — PM, BA, QA, HR, маркетологи, BizDev та Operations там потрібні. Питання не «чи є мені тут місце», а як зайти правильно.
21 липня Beetroot Academy проводить безкоштовний вебінар «Defence Tech без технічного бекграунду: хто потрібен сфері».
Розберуть:
- які нетехнічні ролі зараз найбільш затребувані
- що рекрутери шукають у резю…
Літо заряджає енергією — саме час інвестувати її в навички, які дають результат
Зустрічайте 🗓 Календар відкритих тренінгів TradeMasterGroup.
Тільки практичні інструменти, реальні кейси та рішення, які підсилюють вашу ефективність.
▪️ 01 серпня — Управління товарними запасами
▪️ 14 серпня — Комерційні переговори для ритейлу
▪️ 28–29 серпня — Прибутковий трейд-маркетинг
▪️ 10–11 вересня — Управління в стилі коуч…
‼️Безкоштовно спробуй AI-професію за 3 дні!
Перейти в нову сферу складно: багато інформації, незрозуміло з чого почати, важко оцінити свої сили.
🤖AI-напрям зараз один із найперспективніших — і водночас доступний навіть без технічного бекграунду.
Тому GoIT запрошує тебе на 3х денний інтенсив "АІ-автоматизація без програмування"
⏺День1: Розберешся, хто такий AI-автоматизатор і за що йому платять. Почнеш створювати …
Модель Європейського банку (ЄБРР) від FinVision
📆коли: 17 липня, 15:30-18:00
📍де: Українсько-данський молодіжний дім, 2-й поверх, Київ
👉🏼для кого: підлітки 14-17 років з Києва
Хочеш зрозуміти, як насправді працюють банки та фінансові рішення, що впливають на цілі економіки❔
Це рольова симуляція, де ти приміряєш на себе роль представника банку: як ухвалюють рішення про кредити й відсотки, логіка депозитів і ризику, …
Showing the 12 most recent of 23 posts we hold for @bedeveloped. 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.
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 12 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Розвивайся! 💁 Майстер-класи, вебінари, курси різних напрямів” (@bedeveloped), 8,702 subscribers as measured 12 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/bedeveloped.
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.