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천프로의 콘텐츠 모음방

@chunpro

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

2,606subscribers

-3 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-1001416096942
TypeChannel
Username@chunpro
Created25 September 2021measured — cross-checked against a third-party dataset (ext.tg_channel)
First recorded7 August 2026
Last confirmed live13 August 2026
Measurements held4
Confirmed unchanged1 time, most recently 13 August 2026
On Telegramt.me/chunpro

Growth

2,6062,6092,607.57 August 2026 — 2,609 subscribers7 August 2026 — 2,609 subscribers10 August 2026 — 2,608 subscribers13 August 2026 — 2,606 subscribers7 August 202613 August 2026
4 measurements spanning 6 days, net -3. 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 2,606–2,609 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
13 Aug 2026, 06:292,606-2
10 Aug 2026, 16:012,608-1
7 Aug 2026, 13:082,609no change
7 Aug 2026, 01:012,609first reading

Engagement

20 posts held, back to 2 April 2026the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 2 pagesof Telegram’s post history, 20 posts per page.

ERR · 30 days
24.5%
avg views ÷ 2,606 subscribers
Avg views / post
638
3 posts measured
Reaction rate
this channel exposes no reaction counts
Posts in window
3
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.

What these figures were computed from
WindowRolling 30 days · latest post in window 3 August 2026
Posts held20 (2 April 20263 August 2026)
Views total1,914
Reactions total
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken7 Aug 2026, 16:21 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.

Recent posts

3 Aug 2026, 00:33 UTC501 viewsread 7 August 2026

AI 잘 쓰기 (동료들에게 공유한 글) 1. "AI가 작성한 문서는 반드시 작성자가 직접 이해하고 검증한 후 공유한다." 2. 이건 다른 분들께 드리는 말씀은 아니고, 제 스스로에게 하는 얘기이기도 합니다. 꽤 오랜 시간 AI를 활용하여 문서 작성에 도움도 받고, 코딩도 하면서 든 생각입니다. 3. 매우 빠르게 그럴싸한 얘기들을 꽤 긴 글과 코드로 지치지도 않고 작성해주다보니, 많은 시간을 AI 와 함께 하게 됩니다. 4. 문제는, 우리가 그 과정에 개입하는 것 같아보이지만 실제로는 AI가 끊임없이 내놓는 결과에 코멘트하는 수준으로 사고 과정의 (얕은) 일부만 담당하게 된다는 것입니다. 5. AI는 문제를 발견하고, 쪼개고, 가설을 세우는데 능숙해보이지만, 그 문제는 우리의 온전한 문제가 아닐 수 있으며, 내 스스로 찾은 문제와 가설

27 Jul 2026, 09:37 UTC690 viewsread 7 August 2026

요청이 많아서 스터디 과정 오픈했습니다! 8월 천프로 마케팅 스터디 모집 (마케팅 방법론부터 AI를 활용한 실행까지) https://m.blog.naver.com/chunpro_o/224359487933

26 Jul 2026, 10:46 UTC723 viewsread 7 August 2026

요즘 유튜브 채널 운영하며 얻은 생각들 https://m.blog.naver.com/chunpro_o/224358341742

10 Jul 2026, 00:38 UTC≈1,130 viewsread 7 August 2026

#스티븐코비의7가지습관 1단계: 개인의 승리 (나를 다스리는 습관) - 습관1: 자신의 삶을 주도하라 - 내 인생은 내가 선택한다. 환경이나 남 탓을 하지 않고, 주어진 상황에 내가 어떤 반응을 보일지 주도적으로 결정한다. - 습관 2: 끝을 생각하며 시작하라 - 방향을 정하고 움직인다. 인생의 마지막 순간에 내가 어떤 사람이었으면 좋겠는지 미리 상상하고, 그 목표에 맞춰 오늘을 계획한다. - 습관 3: 소중한 것을 먼저 하라 - 중요한 일에 집중한다. 모든 일을 다 하려고 하지 않고, 내 목표에 가장 큰 도움을 주는 '중요하지만 급하지 않은 일'을 가장 먼저 한다. 2단계: 대인관계의 승리 (함께 성공하는 습관) - 습관 4: 승-승(Win-Win)을 생각하라 - 다 같이 이기는 방법을 찾는다. 혼자만 이기려 하지 않고, 갈등이 생길

5 Jul 2026, 14:13 UTC982 viewsread 7 August 2026

https://bankerjang.com/geo-marketing-scam/ Geo가 요즘 떠오르면서 사기치기 좋죠

16 Jun 2026, 04:39 UTC≈1,280 viewsread 7 August 2026

< 경영이란 이기심과의 지루한 싸움이다 > 1. 경영은 여러모로 힘들다. 목표한 성과를 내야 하고, 사회규범을 지켜야 하고, 좋은 인재를 발굴해 그 성장을 인내해야 한다. 2. 인간적으로 가장 힘든 건 이기적인 구성원들과의 끊임없는 대화다. 특히 이기심을 자기합리화한 구성원과의 대화는 감정을 갉아먹는다. 경영자도 사람이기에. 3. 사람은 누구나 이기적이다. 이기적인 것 자체는 문제가 아니다. 진짜 문제는 개인의 이기심이 조직의 공공의 선, 또는 타인의 이기심까지 해칠 때다. 조직의 전체 그림에는 관심 없이 본인 일만 잘하면 된다는 '의도치 않은 이기심'은 너무 자연스럽다. 4. 사람은 합리적이기보다 자기합리화에 능하다. 경영자도 마찬가지다. 이기적이고, 게으르고, 스스로를 합리화한다는 점을 인정하고 경영해야 한다. 5. 법이든 규정이

2 Jun 2026, 08:43 UTC≈1,110 viewsread 7 August 2026

AI 네이티브 회사로 가는 무신사 '무신사'에서 AI를? 이란 생각이 들었다. 우리가 알던 성수동 머스마의 '무신사' 말인가? 웬 AI? 디지털, AI를 외치던 패션 회사들이 결국 사내 문화와 오너 위주의 경영으로 고만고만하게 된 것을 잘 알고 있어서 더욱 회의적 시선이었던 것 같다. 이름을 다 열거하기 힘들 정도로 많았다. 하지만 전준희 CTO의 설명을 듣고 생각이 완전히 바뀌었다. 가장 근본적으로 AI 전환을 만들어내고 AI 네이티브로 가는 길을 정화히 알고 있어서였다. 전 CTO는 이스트소프트 공동 창업자였고 구글, 유튜브, 우버, 쿠팡 등 글로벌 기업 C레벨을 지낸 한국에선 보기드문 인재다. 더구나 무신사는 본사 직원 1604명 가운데 엔지니어 조직은 놀랍게도 770명 규모에 달한다. 절반 가까이가 기술 인력으로 이는 한국 패션

31 May 2026, 03:09 UTC≈3,980 viewsread 7 August 2026

이제 개발자 면접은 바이브 코딩이 전제인 상태에서 과제를 주고 30분동안 화면 공유하면서 어떤 프롬프트를 입력하고 만들어가는지 보는게 가장 유효할 듯. 프롬프트로 입력하는 글과 그 결과로 다음을 이어가는 '스타일'이 우리 팀과 맞냐 안먖냐가 제일 중요할 것 같다. 누구는 플랜을 중시하고, 누구는 한국어로 툭툭 던지며 일하고, 누구는 agent.md 파일 만드는 것을 중시하는 등, 정답이 없지만 자기 방법대로 맞다고 생각(착각?)하며 일하고 있으니 그저 내 스타일에 맞는 사람 찾는게 제일 의미있다고 생각한다. 실제로 어느 동료는 나와 완전히 반대의 스타일로 바이브코딩을 한다. 나는 그의 프롬프트를 보면 전혀 믿음이 안가지만 그는 그대로 완전 잘 쓰고 있다고 생각한다. 내가 틀렸나? 그가 틀렸나? 어차피 단정할 수 없고 품질을 측정하는 기

31 May 2026, 00:12 UTC939 viewsread 7 August 2026

AI로 만들어낸 글은 두루뭉실하다. 연마하듯 불필요한 것들을 잘라 내야 한다. AI가 생성한 글은 뭉툭하다. 연필 깍듯 공들여 날카롭게 다듬어야 한다. AI에 의존한 글은 GPU 특유의 쇠냄새가 난다. 기풍, 화풍처럼 인향을 아로 새겨 나만의 향을 입혀야 한다.

23 May 2026, 12:06 UTC≈1,230 viewsread 7 August 2026

https://m.blog.naver.com/chunpro_o/224294556975 안녕하세요~ 제가 정말 오랜만에 마케팅 스터디를 진행합니다 ^^!

28 Apr 2026, 00:49 UTC≈4,370 viewsread 7 August 2026

😮 <잭 도시가 또 미쳤다 - 직원 40% 자르고, 회의에서 PPT 금지령> 트위터와 블록(Block, 구 스퀘어). 이 두 회사를 모두 S&P 500에 올린 창업자는 역사상 잭 도시(Jack Dorsey) 한 명뿐입니다. 그런데 이 사람만큼 욕을 많이 먹는 테크 CEO도 드물어요. 290억 달러에 Afterpay를 인수했는데 4년 뒤 블록 시총이 380억 달러. 인수가랑 시총이 거의 비슷하니 뭘 산 건지 모르겠고. Jay-Z 친구라서 음악 스트리밍 Tidal을 샀다는 소리도 나오고. 트위터는 일론 머스크가 인력 80%를 날려버렸는데 오히려 더 빨리 돌아가고 있으니, 도시 시절엔 대체 뭘 했냐는 비아냥까지. 그런데 BuccoCapital의 최근 분석이 흥미롭습니다. 실행력의 잭과 비전의 잭, 이 두 얼굴이 사실 같은 뿌리라는 거예요. 한

23 Apr 2026, 04:02 UTC≈1,300 viewsread 7 August 2026

만원짜리 국밥의 원가는 보통 3,000원이에요. 원가율 30% 정도. 12,000원짜리 국밥을 팔면 2,000원을 더 받는 거잖아요. 근데 이 2,000원을 내 호주머니에 넣는 게 아니라 전부 원가에 태우는 겁니다. 그러면 3,000원짜리 국밥이 5,000원짜리 국밥이 돼요. 소비자 입장에서 보면 만원 대비 20% 더 낸 건데 나오는 국밥은 거의 두 배 품질이에요. 고기도 왜 이렇게 많고, 국물도 왜 이렇게 진하고. "여기 12,000원인데 만원짜리보다 훨씬 낫네." 그때부터 가성비가 되는 거죠. "원가율을 높이기 위해서 가격을 높이는 것을 두려워하지 말라. 대신에 그걸 내 호주머니로 가져가려고 그러지 말고 고객한테 돌려줘라." 그러면 비싸다는 말이 안 나오고 가성비 좋다는 말이 나옵니다. 출처 유튜브 채널 : 장르만 여의도

Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @chunpro. 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 — 454,759 of 1,169,250entries 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.

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.

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 13 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“천프로의 콘텐츠 모음방” (@chunpro), 2,606 subscribers as measured 13 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/chunpro.

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.