LinguaForensic AI Text Detector Обновление скилла до версии 3.9.4. Поработал над скиллом для улучшения детекта роботности всяких пограничных случаев. Описание скила берите из прошлой версии. #DrMax
👍6🔥2👏1

Channel
@drmaxprompt
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
1,817subscribers
+30 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.
| Telegram ID | -1003748077780 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @drmaxprompt |
| Created | Between 1 February 2026 and 30 June 2026— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 6 August 2026 |
| Last confirmed live | 13 August 2026 |
| Measurements held | 5 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 13 August 2026 |
| On Telegram | t.me/drmaxprompt |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 13 Aug 2026, 03:44 | 1,817 | +19 |
| 10 Aug 2026, 08:32 | 1,798 | +4 |
| 7 Aug 2026, 01:56 | 1,794 | +7 |
| 6 Aug 2026, 06:52 | 1,787 | no change |
| 6 Aug 2026, 02:51 | 1,787 | first reading |
17 posts held, back to 3 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 2 pagesof Telegram’s post history, 20 posts per page.
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.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 4 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 17 (3 July 2026 – 4 August 2026) |
| Views total | 9,320 |
| Reactions total | 147 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 7 Aug 2026, 17:30 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.
304 reactions across 16 posts, in 4 distinct kinds. The most used accounts for 47.7% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 👍 | 145 | 47.7% | |
| 🔥 | 143 | 47.0% | |
| 👏 | 14 | 4.61% | |
| 🤔 | 2 | 0.658% |
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 17 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 304reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 17 most recent posts we hold, published 3 July 2026 to 4 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.
LinguaForensic AI Text Detector Обновление скилла до версии 3.9.4. Поработал над скиллом для улучшения детекта роботности всяких пограничных случаев. Описание скила берите из прошлой версии. #DrMax
👍6🔥2👏1
Скилл Latent Intent Analyst v.2.2. Это система для работы со скрытыми интентами. Формально, это статический семантический анализатор одного текстового запроса. Он не ищет товары, документы или страницы - он строит структурированную модель того, что запрос выражает явно, и что можно осторожно предположить как скрытую потребность, стоящую за формулировкой. Скилл решает задачу: запрос → явный интент + ограниченный на…
👍6🔥5👏3
TEXT HUMANIZATION by DrMax v1.6.1 - RUNTIME FINAL ЧАСТЬ 2 - Help & Набор сценариев Для обычной работы достаточно передать текст, целевую аудиторию, тон, желаемый режим и критические факты/ограничения. Для research-driven, технических, медицинских, юридических, финансовых и сравнительных материалов нужен полный GIST handoff с block contracts и source anchors. Для этого читайте полную документацию по настройке скилла…
🔥12👍2👏2
TEXT HUMANIZATION by DrMax v1.6.1 - RUNTIME FINAL Это контролируемый редакторский скилл для доведения готового черновика до ясного, естественного и профессионального текста без потери смысла, фактов, условий, ограничений и доказательности. Это не свободный рерайтер и не инструмент обхода AI-детекторов. Скил используют после отработки скилла GIST Content Logic. Скилл помогает: ➡️убрать канцелярит, воду, шаблонные п…
👍8🔥5👏2
CVD - Content Value Detector v2.3 Скилл оценивает не то, как написан текст, а то, насколько он заменяем AI-суммаризацией. Основной вопрос: если пользователь получит только краткий пересказ от AI Overview или ChatGPT, потеряет ли он что-то ценное, ради чего стоило кликнуть на исходную страницу. Итог - численный Replaceability Score и вероятностный вердикт по устойчивости ранжирования (Ranking Survival Probability). …
🔥15👍4
‼️ Как поддержать канал Каналы @DrMaxSEO (и его составная часть @DrMaxPrompt) существуют на энтузиазме и моём опыте. Каждый промпт/пост - часы работы с документацией, тестами и реальными данными. Здесь только практика: читай, внедряй, применяй. Без воды и без инфоцыганства. Если хочешь, чтобы такого контента было больше - вот реквизиты: ➡️ Карты (Россия) / Юмани ➡️ Крипта #DrMax
🔥14👍11👏1
‼️ LexAdapt v.1.5. это промпт-скилл для LLM, который переписывает тексты под заданный уровень владения языком, сохраняя смысл и естественность речи, без обращения к внешним словарям. LexAdapt работает как самодостаточный пайплайн внутри LLM: он анализирует лексику исходного текста, оценивает уровень каждого слова и устойчивого выражения через двухпроходную самопроверку (Self-Assessment), генерирует несколько вариант…
🔥16👍8👏4
VeriScan v1.6 - скилл детектора фейковых отзывов VeriScan определяет, написан отзыв человеком или сгенерирован ИИ, и умеет переписывать AI-отзывы так, чтобы они звучали естественно. VeriScan анализирует текст отзыва по 16 структурным маркерам (шаблонные фразы, отсутствие частиц, избыточная убедительность, отсутствие личных деталей и т.д.), считает взвешенный балл и выдаёт вердикт FAKE, HUMAN или UNCERTAIN с процент…
👍11🔥9
GIST скилл v.3.3. (окончание) начало - см выше... Хелп по мета-тайтлам и мета-описаниям 1. Активируйте скилл, как в разделе 1. 2. Уточните задачу явно: Сейчас работаем только с разделом скилла про мета-тайтлы и мета-описания. 3. Дайте вводные: тип страницы (товарная карточка, категория, локальный бизнес, сервис, блог, лендинг, страница сравнения, вопрос-ответ, новость), три-пять фактов о товаре или услуге, при в…
👍19🔥9
🔥 GIST скилл v.3.3. Важные материалы: Описание Gist системы Телеконференция с разбором механик GIST Работа со скиллом GIST в одном окне 1. Прикрепите файл скилла в новый чат. 2. Введите промпт активации: Изучи прикреплённый скилл GIST Content Logic v3.3 и неукоснительно соблюдай всю его логику — определения, шаги, чек-листы и раздел про мета-поля — во всех следующих задачах в этом чате. 3. Попросите подтверждени…
👍15
💡 LinguaForensic AI Text Detector LinguaForensic v3.8.12 - экспертная система детекции и коррекции AI-сгенерированного текста. Анализирует 284 лингвистических признака по 11 категориям + 16 структурных маркеров дискурса + knockoff-слой (сравнение с LLM-рерайтом) + GEO-слой цитируемости. Итого 5 слоёв анализа. Скилл определяет вероятность AI-происхождения с доверительным интервалом, адаптирует веса под 7 доменов, о…
🔥27👍19👏1
😃 ISO-промпт Imperial Steam Onion По сути это генератор фейковых новостей Российской империи. Это шаблон для генерации сатирических изображений в стиле дореволюционной русской печатной рекламы/газетной хроники (1900–1917), куда современные технологии, услуги и явления (нейросети, GPS, ветеринарные вызовы, скандалы с ботами) вставляются как естественные "изобретения" эпохи, поданные с канцелярской серьёзностью. Юмор…
🔥15
Showing the 12 most recent of 17 posts we hold for @drmaxprompt. 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 — 108,796 of 1,183,361entries 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.
Named by 7 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.
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.
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.
“DrMaxPrompt” (@drmaxprompt), 1,817 subscribers as measured 13 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/drmaxprompt.
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.