Telegram RegisterThe public register of Telegram

Channel

Golem Course

@golemcourse

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

2,819subscribers

-1 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-1001452959343
TypeChannel
Username@golemcourse
CreatedBetween 1 April 2019 and 31 August 2021— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded7 August 2026
Last confirmed live11 August 2026
Measurements held4
Confirmed unchanged1 time, most recently 11 August 2026
On Telegramt.me/golemcourse

Growth

2,8182,8202,8197 August 2026 — 2,820 subscribers7 August 2026 — 2,820 subscribers8 August 2026 — 2,818 subscribers11 August 2026 — 2,819 subscribers7 August 202611 August 2026
4 measurements spanning 4 days, net -1. 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 2,818–2,820 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
11 Aug 2026, 10:142,819+1
8 Aug 2026, 05:022,818-2
7 Aug 2026, 14:322,820no change
7 Aug 2026, 14:222,820first reading

Engagement

20 posts held, back to 14 April 2025the 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.

Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 20 posts for this entry, the most recent from 13 November 2025. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.

Reaction mix

517 reactions across 20 posts, in 4 distinct kinds. The most used accounts for 51.8% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
26851.8%
👍23244.9%
🐳91.74%
🤔81.55%

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 20 of the 20 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 517reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 20 most recent posts we hold, published 14 April 2025 to 13 November 2025, 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

13 Nov 2025, 06:26 UTC≈1,830 views18 reactionsread 7 August 2026
Forwarded from @metapageai

یکی از مسائلی که اگر با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها) یا ایجنت‌ها کار کرده باشید حتماً با آن روبه‌رو شده‌اید و احتمالاً گاهی هم آزارتان داده این است که وقتی از مدل خروجی را در قالب JSON می‌خواهید، همیشه دقیقاً همان‌طور تحویلتان نمی‌دهد. گاهی ابتدای خروجی یا انتهای آن ``` یا ```json می‌گذارد، گاهی هم ساختار JSON را درست رعایت نمی‌کند و چیزی کم یا زیاد دارد که رفع کردن آن آزاردهنده است. یکی از راه‌حل‌هایی که ما در شرکت

11👍7

30 Sept 2025, 17:25 UTC≈2,520 views21 reactionsread 7 August 2026

برای جلوگیری از شلوغ شدن کانال فعلی، یک کانال جداگانه مخصوص هم‌خوانی کتاب ایجاد کردیم. بنابراین ادامه پست‌های خواندن کتاب Agentic Design Patterns در کانال مذکور قرار میگیره. ☝️

16👍5

30 Sept 2025, 17:24 UTC≈2,150 views18 reactionsread 7 August 2026
Forwarded from @metapageai

این کانال با هدف هم‌خوانی کتاب‌های حوزه فناوری، به‌ویژه کتاب‌های مرتبط با هوش مصنوعی ایجاد شده است. گاهی یک کتاب را به‌طور کامل و فصل‌به‌فصل مطالعه می‌کنیم و نکات مهم و ارزشمند آن را در اینجا منتشر می‌کنیم. گاهی هم ممکن است تنها یک فصل از یک کتاب به دلیل اهمیتش بررسی و هم‌خوانی شود. مدیریت کانال در حال حاضر بر عهده دو نفر است و احتمال دارد در آینده افراد دیگری نیز به این مجموعه بپیوندند: ۱. محمد طلایی ۲. علیرضا آق

15👍3

24 Sept 2025, 15:36 UTC≈2,440 views16 reactionsread 7 August 2026

در فصل چهارم کتاب Agentic Design Patterns با الگوی Reflection آشنا می‌شویم. ایده‌ی اصلی این الگو ارزیابی خروجی یک ایجنت توسط ایجنتی دیگر است. یعنی از یک ایجنت برای بررسی، نقد و بهبود خروجی ایجنت دیگر استفاده می‌کنیم. به همین دلیل در اینجا با یک حلقه روبه‌رو هستیم. برای مثال، فرض کنید می‌خواهیم سیستمی برای تولید محتوا طراحی کنیم. در این سیستم، یک ایجنت متخصص تولید محتوا تعریف می‌کنیم و ایجنت دیگری به عنوان ارزیاب در

👍133

21 Sept 2025, 15:07 UTC≈2,080 views16 reactionsread 7 August 2026

فصل سوم کتاب Agentic Design Patterns به الگوی Parallelization می‌پردازد. در این الگو، درخواست‌ها به‌طور همزمان و موازی به چند ایجنت ارسال می‌شوند، زیرا تسکی که قرار است انجام شود، قابلیت شکسته‌شدن به بخش‌های کوچک‌تر و مستقل را دارد. وظیفه‌ی ایجنت اصلی در اینجا تجمیع نتایج است. برای مثال، قابلیت جست‌وجوی عمیق را در نظر بگیرید. جست‌وجوی یک موضوع خاص و خلاصه‌سازی آن می‌تواند به‌طور مستقل توسط یک ایجنت انجام شود، در حا

👍151

18 Sept 2025, 17:04 UTC≈1,890 views18 reactionsread 7 August 2026

فصل دوم کتاب Agentic Design Patterns به معرفی الگوی Routing می‌پردازد. این الگو امکان اضافه کردن رفتار انتخابی (Condition) به سیستم را فراهم می‌کند. برای مثال، فرض کنید کاربر در یک چت‌بات پیامی به ایجنت ارسال می‌کند. بر اساس محتوای پیام، ایجنت تصمیم می‌گیرد چه واکنشی نشان دهد: اگر پیام مربوط به پشتیبانی باشد، آن را به ایجنت دیگری که متخصص ارتباط با مشتری است محول می‌کند. اگر پیام به امور حسابداری ارتباط داشته ب

👍108

16 Sept 2025, 17:13 UTC≈1,860 views33 reactionsread 7 August 2026

کتاب Agentic Design Patterns در فصل اول با الگویی به نام Prompt Chaining (که به آن Pipeline هم گفته می‌شود) آغاز می‌کند. مدل‌های زبان بزرگ یا به طور کلی‌تر ایجنت‌ها، معمولاً برای انجام کارهای کوچک و خوش‌تعریف مناسب هستند. به محض این‌که پرامپت پیچیده شود یا چند کار مختلف از آن‌ها بخواهیم، کارایی و کیفیت خروجی کاهش پیدا می‌کند. ایده‌ی اصلی این است که به‌جای سپردن همه‌ی کارها در قالب یک پرامپت به ایجنت، مسئله را به مجم

👍256🐳2

15 Sept 2025, 16:13 UTC≈2,370 views56 reactionsread 7 August 2026

به‌تازگی دکتر Antonio Gulli، مدیر ارشد دفتر CTO گوگل در زوریخ، پیش‌نویس کتاب خود را به‌صورت رایگان در دسترس عموم قرار داده است: لینک کتاب نام کتاب Agentic Design Patterns است. هدف آن آموزش الگوهای طراحی متداول در سیستم‌های مبتنی بر ایجنت است. من به‌طور گذرا نگاهی به محتوای آن انداختم. هر فصل علاوه بر بخش‌های نظری، یک مثال عملی با LangChain و یک مثال با Google ADK (فریم‌ورک گوگل برای توسعه ایجنت‌ها) هم ارائه می‌دهد

44👍11🤔1

Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @golemcourse. 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.

Forward network

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.

Mentions

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

“Golem Course” (@golemcourse), 2,819 subscribers as measured 11 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/golemcourse.

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.