Real estate — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-FP8, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 22 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 86% 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.
Growth
9 measurements spanning 53 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 291–307 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
30 Sept 2026, 03:21
304
-1
16 Sept 2026, 18:56
305
+1
8 Sept 2026, 01:59
304
+1
30 Aug 2026, 14:25
303
+1
23 Aug 2026, 12:06
302
+5
16 Aug 2026, 09:03
297
+2
8 Aug 2026, 21:05
295
+2
8 Aug 2026, 08:15
293
no change
7 Aug 2026, 21:03
293
first reading
Engagement
11 posts held, back to 18 November 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 page of 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 11 posts for this entry, the most recent from 30 March 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
What this channel posts
Video runtime
2m 31s
Average length
50s
Measured directly from 3 videos 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.
Reaction mix
112 reactions across 11 posts, in 4 distinct kinds. The most used accounts for 48.2% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
🔥
54
48.2%
❤
33
29.5%
👏
15
13.4%
👍
10
8.93%
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 11 of the 11 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 112 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 11 most recent posts we hold, published 18 November 2025 to 30 March 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.
Telegram Stars
Stars received
1
across the posts below
Posts paid on
1
of 11 we hold a reading for · 9%
Most on one post
1
single highest reading
A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @ermk_dnevnik. Telegram publishes the count on the public post preview alongside ordinary reactions, and this register reads it there. It is the only figure on this site that measures money moving rather than attention.
Stars are not reactions, and the two are never added. They are rendered in the same strip on Telegram and counted in the same shape, but one is a tap and the other is a purchase. The reaction totals and the engagement rate elsewhere on this page exclude every figure in this section, and no rate here is computed against a reaction count.
This is not revenue, and we publish no currency figure. What a Star costs a reader and what it pays a channel are different numbers, Telegram takes a share we cannot observe, and the terms have changed. Converting a Star count into money would be an estimate dressed as a measurement, so the count is where we stop.
Counted over the 11 most recent posts we hold for this entry, published 18 November 2025 to 30 March 2026. Star counts above 1,000 reach us in Telegram’s short form and carry the same three-significant-figure rounding as everything else on this page.
Как вырастить небоскреб из гаража. 🏗️
История моей Проточной 8.
Я люблю места, в которые никто не верит. Там всегда самая большая маржа и самая сладкая победа. 🏆
Отмотаем на два года назад. ⏪
Мой первый объект в коммерции. Локация — Проточная 8. Убитое помещение в старом фонде, всего 150 квадратов. Моя идея: нарезать из этого неликвида 6 компактных, клубных офисов.
Что мне тогда пели в уши риелторы и «диванные» ин…
От флиппинга однушек до реновации зданий. Как работает масштаб.
Три года назад все начиналось с малого.
Я брал убитые квартиры, делал флиппинг, выводил их на рынок. Это была отличная школа, но мне всегда было тесно в рамках чужих подъездов и чужих правил. Моей главной целью всегда был масштаб
- забирать под реновацию целые здания.
🏢 Почему именно здания? Потому что только так ты можешь контролировать всё: от концеп…
Следы, которые оставляем в жизни.
Чем дольше я в бизнесе, тем яснее вижу: наша работа — это не только цифры в Excel. Это отпечатки. Следы, которые остаются, когда оседает пыль суеты.
Суета уляжется, рынки упадут и вырастут. А что в сухом остатке?
Мы каждый день оставляем следы своими решениями. Я вижу это в трех вещах:
В бетоне (Продукт). Можно гнать квадратные метры из картона и палок, чтобы быстро обкэшиться и …
Вес «взрослых» решений. Новый масштаб.
У каждого уровня в бизнесе своя цена. В девелопменте есть черта, за которой заканчивается личная амбиция и начинается ответственность за чужое будущее.
Я эту черту перешагнул.
Раньше цена ошибки измерялась миллионом. Это была «песочница». Проблемы решались кредиткой, кассовые разрывы закрывались на ходу. Это был драйв, но это касалось только меня.
Сегодня ставки выросли в со…
‼️‼️‼️
Продать квадратные метры — это 10% дела.
Остальные 90% — это Сервис.
❌ Многие девелоперы мыслят сделками: «Построил — Продал — Вышел в кэш».
✅ Я мыслю активами и отношениями.
ДАНО: У меня есть объект: 20 офисов на первом этаже. Формат — «коммерческий стрит-ритейл»: у каждого свой отдельный вход, свой санузел, полная автономия.
👉 Это ликвидный, понятный продукт.
👉 Я продал эти офисы собственникам. Но я не у…
Почему я молчал 60 дней и почему рынок «бетона» умер
Два месяца тишины в канале не были отпуском.
‼️ Это была инвентаризация смыслов.
Пока рынок лихорадило, а ленты пестрели новостями о «перенасыщении апартаментами», я докручивал фундамент ЭРМК.
Сейчас я слышу от риелторов и инвесторов: «Вкладывать в офисы и апарты уже невыгодно, их понастроили слишком много».
Мой ответ: Вы абсолютно правы. Покупать «просто квад…
Каждый наш объект — доходный.
ЧИТАЙ ПОЧЕМУ
👇
«Создать пространство — легко.
Создать пространство, в котором бизнесы зарабатывают — вот настоящая работа.»
Мы запустились 1 ноября.
Прошёл всего месяц — и объект уже полностью заселён.
Но настоящая магия начинается после открытия.
Каждый собственник знает:
‼️ за его офисом следят
‼️выстраивается очередь из арендаторов!
Потому что объект живёт не за счёт квадратных ме…
Большие проекты всегда собираются из маленьких деталей ⚙️
Иногда именно незаметные мелочи определяют, сколько лет объект будет приносить доход, а не требовать вложений🚨
Мы в своей работе это знаем наверняка: наш результат — это сумма сотен решений, которые видит не каждый, но ощущает каждый инвестор, арендатор и гость.
Вот 50 мелочей, которые мы делаем ежедневно и системно.
Из них складываются надёжные, коллекцион…
Как мы стали девелоперами полного цикла 🏢
В 2014 году мы просто ремонтировали коммерческие помещения.
В 2023-м уже официально стали редевелоперами: покупаем большие площади, делим на маленькие, делаем ремонт, запускаем продажи.
Но для нас на этом, как оказалось, остановиться невозможно 🚀
Когда хочешь давать больше сервиса, бизнес сам начинает расширяться — шаг за шагом.Так у нас появился следующий уровень ответств…
👏6❤5🔥4👍1
Showing the 11 most recent of 11 posts we hold for @ermk_dnevnik. 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.
Stars beside a post are paid reactions — Telegram Stars, bought with money and spent on that post. They are a different unit from reactions and are never added to them, here or anywhere else on this page.
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 30 September 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Дневник Девелопера | ГАБ Казань” (@ermk_dnevnik), 304 subscribers as measured 30 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/ermk_dnevnik.
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.