Telegram RegisterThe public register of Telegram
Telegram profile photo for Из безопасности воИТи ⏳

Channel

Из безопасности воИТи ⏳

@fromStoIT

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

153subscribers

+0 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-1002127291410
TypeChannel
Username@fromStoIT
DescriptionПривет, я Дима Неверов @moriar27rk, рассказываю про свой путь от безопасника до классного ИТ-шника
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 live15 August 2026
Measurements held2
On Telegramt.me/fromStoIT

Growth

1537 Aug 2026, 21:11 — 153 subscribers8 Aug 2026, 19:17 — 153 subscribers7 Aug 2026, 21:118 Aug 2026, 19:17
2 measurements taken within a single day. 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 152–154 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
8 Aug 2026, 19:17153no change
7 Aug 2026, 21:11153first reading

Engagement

15 posts held, back to 30 March 2026the 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
38.2%
avg views ÷ 153 subscribers
Avg views / post
58.5
2 posts measured
Reaction rate
17.1%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
2
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 24 July 2026
Posts held15 (30 March 202624 July 2026)
Views total117
Reactions total20
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken8 Aug 2026, 19:17 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
149
Videos
14
Links
81

Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 8 August 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. Below Telegram’s rounding threshold, so these counts are exact.

Reaction mix

117 reactions across 15 posts, in 11 distinct kinds. The most used accounts for 29.9% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
🔥3529.9%
🐳3126.5%
👍1210.3%
119.40%
🫡86.84%
💯75.98%
👀43.42%
😱43.42%
21.71%
👏21.71%
👾10.855%

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 117reactions 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 30 March 2026 to 24 July 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

24 Jul 2026, 21:27 UTC68 views10 reactionsread 8 August 2026

Posted without readable text

👍5🐳3🔥2

Signed Dmitry Neverov

24 Jul 2026, 19:58 UTC49 views10 reactionsread 8 August 2026

В сентябре буду в Москве, буду рад пообщаться в разных форматах. Первым мероприятием будет Team Lead Today 10 сентября

🔥42👍2👏2

Signed Dmitry Neverov

3 Jul 2026, 07:28 UTC85 views8 reactionsread 8 August 2026

Пару дней назад на синке по развитию нашего продукта пришли к архитектурному вижену нашего агента в энтерпрайзе на ближайшие пару месяцев. Мы очень хотели две вещи: долгосрочную память и сквозной контекст между поверхностями. Идея в том, чтобы инженер мог начать диалог или запустить например релизный процесс от сборки дистриба до проверок на UAT-стенде в мессенджере с телефона, а продолжить или согласовать следующий

🫡3🐳2🔥2💯1

Signed Dmitry Neverov

25 Jun 2026, 07:46 UTC86 views7 reactionsread 8 August 2026

Внедрение директивных OKR на «вайб-кодинг» и метрик покрытия кода AI-ассистентами — это попытка решить инфраструктурную проблему административным ресурсом. Инженеры саботируют инструменты не из-за ретроградства, а из-за разорванного Developer Experience. Проблема не в нежелании писать промпты и общаться с агентом в CLI или IDE, а в критическом дефиците сквозных сред сборки. Разница очевидна, если выйти за пределы ко

🐳4🔥2🫡1

Signed Dmitry Neverov

19 Jun 2026, 08:37 UTC194 views7 reactionsread 8 August 2026
Photo

Мощность модели — это только половина дела (особенно если вы ограничены внутренним контуром компании и ограничениями гардрейлов ПРОМа). Вторая половина — это «harness»: системные промпты, инструменты, логика вызовов, правила верификации и восстановления после ошибок. Но есть проблема: разные модели по-разному ошибаются. Универсальный harness не работает, а переписывать его руками под каждую новую модель — дорого и не

🔥4🐳2🫡1

Signed Dmitry Neverov

16 Jun 2026, 04:48 UTC94 views7 reactionsread 8 August 2026

В продолжение предыдущего поста, частая архитектурная ошибка при проектировании agentic-систем — ожидать от маршрутизации (LangGraph) возможности ограничения среды (Scaffolding). Использование графового фреймворка не делает пайплайн детерминированным. Если LangGraph определяет, куда пойдет агент на следующем шаге, то scaffolding физически ограничивает то, как именно он генерирует результат и где его выполняет. Lang

🐳3🫡3🔥1

Signed Dmitry Neverov

15 Jun 2026, 10:56 UTC78 views6 reactionsread 8 August 2026

На выходных много просидел в аэропорту, было время почитать arXiv. Зацепили две уже старенькие статьи https://arxiv.org/abs/2512.10398 и https://arxiv.org/html/2509.03310v2: надежность агентных пайплайнов масштабируется объемом параметров LLM, и жесткостью ограничений среды, а внедрение scaffolding-а позволяет open-weights моделям достигать 80.8% качества закрытых гигантов в задачах prompt-to-app. Почему стало интер

🐳32🔥1

Signed Dmitry Neverov

26 May 2026, 07:51 UTC96 views5 reactionsread 8 August 2026

Читаю вайтпепер и в целом понятно куда идем, но сколько же маркетинга Банковский агент не может самообучаться в промышленной среде — не потому что команда консервативна, а потому что архитектура управления изменениями это физически исключает. Любое изменение весов модели или логики агента — это релиз. Релиз в банке занимает от пары часов для хотфикса до двух недель для полноценного: регрессионное тестирование, приём

💯3🐳1👀1

Signed Dmitry Neverov

22 May 2026, 05:33 UTC108 views8 reactionsread 8 August 2026

MoE как скрытый источник нестабильности агента Готовили с докладчиком выступление про управление контекстом на стартущий Analyst Days в Питере и в ходе обсуждений сложных вопросов из зала вышли на кейс: агент на одном и том же классе задач отвечает по разному. Один раз отвечает точно, держит домен, рассуждает последовательно. В другой раз — будто отвечает из параллельной предметной области. Термины не те, логика чуж

🐳42👾1🔥1

Signed Dmitry Neverov

12 May 2026, 07:05 UTC128 views7 reactionsread 8 August 2026

Индустриальный рецепт хорошего search-агента — это цепочка: - pre-training, - continual pre-training, - supervised fine-tuning, - reinforcement learning. Дорого, долго, требует инфраструктуры уровня Яндекс или Google. Не всегда команда проекта или даже компания в целом обладает необходимыми ресурсами. Статья OpenSeeker-v2 показывает, что при правильном подходе к данным достаточно одного этапа supervised fine-tuning н

🔥41🐳1👀1

Signed Dmitry Neverov

8 May 2026, 05:01 UTC122 views9 reactionsread 8 August 2026

Разберем архитектуру из статьи https://www.alphaxiv.org/abs/2604.25917 , которая решает одну из главных проблем продуктивизации AI-агентов — огромные издержки на токены при их взаимодействии. Это отличный кандидат на новый стандарт для масштабирования сложных агентных пайплайнов. Проблема всех известных текстовых агентов в традиционных мультиагентных системах (MAS) агенты общаются друг с другом, пересылая полные те

🔥3🐳2👀2👍2

Signed Dmitry Neverov

28 Apr 2026, 05:30 UTC130 views8 reactionsread 8 August 2026

Когда вы проектируете мультиагентные системы, то наверняка сталкивались со сравнением ваших агентов с персональными комбайнами типа Claude Code, OpenClaw и Hermes. Около двух месяцев OpenClaw занял роль классического исполнителя на виртуалках и VDI во многих бигтехах, и список корпораций довольно внушительный, но в апреле в эту нишу стали влазить более стабильные IronClaw и Hermes — заточенные под долгосрочную автоно

🔥32🐳2😱1

Signed Dmitry Neverov

Showing the 12 most recent of 15 posts we hold for @fromStoIT. 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 8 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“Из безопасности воИТи ⏳” (@fromStoIT), 153 subscribers as measured 8 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/fromStoIT.

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.