Channel
@golovin_smeta
On this record: Topic · Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Telegram's recommendations · Cite this entry
6,327subscribers
-11 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 3,162–10,000.
| Telegram ID | -1001847758083 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @golovin_smeta |
| Created | 8 July 2023 — measured — cross-checked against a third-party dataset (ext.tg_channel) |
| First recorded | 6 August 2026 |
| Last confirmed live | 16 September 2026 |
| Measurements held | 11 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 16 September 2026 |
| On Telegram | t.me/golovin_smeta |
Other / unclassifiable — 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 12 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 60% 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.
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 16 Sept 2026, 10:20 | 6,327 | +2 |
| 12 Sept 2026, 19:21 | 6,325 | +9 |
| 9 Sept 2026, 00:21 | 6,316 | -3 |
| 3 Sept 2026, 09:16 | 6,319 | -1 |
| 30 Aug 2026, 19:32 | 6,320 | -4 |
| 27 Aug 2026, 10:42 | 6,324 | -3 |
| 24 Aug 2026, 19:54 | 6,327 | -7 |
| 21 Aug 2026, 14:27 | 6,334 | -3 |
| 15 Aug 2026, 06:28 | 6,337 | -1 |
| 6 Aug 2026, 10:30 | 6,338 | no change |
| 6 Aug 2026, 10:05 | 6,338 | first reading |
20 posts held, back to 24 February 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 9 pages 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 20 posts for this entry, the most recent from 10 April 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
767 reactions across 20 posts, in 12 distinct kinds. The most used accounts for 38.7% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 👍 | 297 | 38.7% | |
| 🔥 | 196 | 25.6% | |
| ❤ | 115 | 15.0% | |
| 💯 | 51 | 6.65% | |
| 👎 | 42 | 5.48% | |
| 🤔 | 35 | 4.56% | |
| 🤣 | 11 | 1.43% | |
| 👏 | 9 | 1.17% | |
| 😱 | 5 | 0.652% | |
| 🤯 | 4 | 0.522% | |
| 👀 | 1 | 0.13% | |
| 😢 | 1 | 0.13% |
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 767 reactions 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 24 February 2026 to 10 April 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.
и немного про государственный аудит в Китае: Полное название: Народное аудиторское управление Китайской Народной Республики Аналоги: • 🇷🇺 Счётная палата РФ • 🇺🇸 Government Accountability Office (GAO) • 🇪🇺 European Court of Auditors Основано: 1983 год Функции: 🔹 Аудит исполнения государственного бюджета 🔹 Контроль использования бюджетных средств всеми ведомствами и госпредприятиями 🔹 Аудит строительных проектов …
🔥19❤9👍7
Добрый день, коллеги. Меня интересует не только российское ценообразование и аудит в строительстве, но и то, как эти процессы организованы за рубежом. Как там определяют и проверяют стоимость строительства? Как взаимодействуют заказчики, подрядчики и аудиторы? Информации по этой теме уже много, поэтому я решил поделиться своими выводами в этом посте. 🇨🇳 Как считают сметы в Китае: система ценообразования в строител…
👍17❤7
🇨🇳 КИТАЙСКИЕ РОБОТЫ В СТРОИТЕЛЬСТВЕ 1. Country Garden — Robotics Division 🔹 Инвестиции в робототехнику: $1.5 млрд 🔹 Роботов разработано: Более 50 видов 🔹 Внедрено объектов: 2000+ по Китаю 🔹 Роботы для: укладки плитки, покраски, вязки арматуры, сварки 🔹 Скорость укладки плитки: В 4 раза быстрее человека 🔹 Точность вязки арматуры: ±2 мм 🔹 Цель: Полностью автономные стройплощадки к 2027 году Масштаб: Крупнейший застр…
👍30❤5
Кстати, на мой личный взгляд, наши соседи из Китая развиваются в этом направлении быстрее Запада. Они очень озабочены внедрением современных технологий. Напомню, они уходят от лозунга - Сделано в Китае, к новому лозунгу - Придумано в Китае. Что у них по этой теме в следующем сообщении. 👇
👍10🔥10
🌍 ГДЕ ВНЕДРЕНО 🇦🇺 Австралия (FBR) — серийное производство 🇺🇸 США (SAM, Boston Dynamics) — 500+ объектов 🇯🇵 Япония (Yaskawa, Fanuc) — массово в prefab 🇩🇪 Германия (KUKA, PERI) — пилоты 🇸🇦 Саудовская Аравия (Hadrian X) — NEOM (гигантский проект) 🇷🇺 Россия (РОБОТЕХ, Промобот) — единичные пилоты 🇷🇺 НАША РЕАЛЬНОСТЬ 🔹 РОБОТЕХ (Москва) — сварочные ячейки (заводы, не стройка) 🔹 Промобот — роботы-манипуляторы (единичные вн…
👍34🤔21🔥3👎2❤1👏1😱1
🔧 РОБОТЫ-СВАРЩИКИ 1. Spot + Lincoln Electric (США, Boston Dynamics) 🔹 Тип: Четырёхногий робот с манипулятором 🔹 Сварка: Дуговая, MIG/MAG 🔹 Работа в опасных зонах: ✅ Да (задымление, высота, радиация) 🔹 Подготовка: Без лесов и защиты для людей Где работает: Newport News Shipbuilding (ВМС США) — сварка в трюмах кораблей. Результат: Время подготовки сократилось с 8 часов до 30 минут. 2. Yaskawa Motoman (Япония) 🔹 С…
🔥14👍2
🤖 РОБОТЫ УЖЕ СТРОЯТ ДОМА БЫСТРЕЕ ЛЮДЕЙ Факт: Стройка — одна из самых консервативных отраслей. Но даже туда пришли роботы. И они не «помогают», а заменяют людей. Вот цифры и технологии: 🧱 РОБОТЫ-КАМЕНЩИКИ 1. Hadrian X (Австралия, FBR) 🔹 Блоков в час: 300 (робот) против 80-120 (человек) 🔹 Точность: ±1 мм vs ±5-10 мм 🔹 Рабочий день: 24/7 без усталости vs 8 часов + перекуры 🔹 Экипаж: 3 оператора + робот vs бригада 6…
🔥14👍5❤2
ЗЗдравствуйте, коллеги! Сегодня будет несколько постов не совсем про сметы или ценообразование. Но про стройку и влияние технологий на экономику строительства. На мой взгляд, стройку оживить, ускорить и удешевить может привлечение грамотных инженеров, а не массовый завоз мигрантов "ценных специалистов". Вспомним, что такое повышение производительности в строительстве не на словах, а на деле. Повысить производител…
💯24❤10👍8😱4👏2👀1🔥1
26 марта 1962 года вышел Приказ № 47 «Об утверждении положения о Главном управлении государственной экспертизы Госстроя СССР». 🔹 Более 60 лет спустя Главгосэкспертиза России как правопреемник этой организации в структуре Минстроя России продолжает держать высокую планку профессионализма, развивая лучшие традиции и создавая принципиально новый фундамент отечественного института экспертизы. В его основе — комплексные …
👍14🔥9👎1
Поздравляю коллектив Главгосэкспертизы России с днем основания учреждения! С 1962 года коллеги отвечают за надежность и эффективность строительной отрасли. Эксперты устраняют любые недочеты еще на стадии проекта. Благодаря этому в стране появляются качественные и долговечные объекты. Только за 2025 год Главгосэкспертиза выпустила более 8 800 заключений. За этой цифрой стоит огромный вклад в развитие регионов и всей…
🔥12👍4❤2
А теперь самое важное 😁😍 🎯 Какая роль сметчика: Автоматизация не заменяет специалиста, а усиливает его возможности: • ✅ Машина: извлекает объёмы, считает по формулам, генерирует документы • ✅ Человек: проверяет, корректирует спорные позиции, утверждает, принимает решения • ✅ Фокус: смещается с рутины (подсчёт, перемножение) на анализ и оптимизацию 📌 Внедрение: Алгоритм универсален и работает с любой нормативной …
🔥51👍10👎8❤6
Пост 3/3: Формирование и проверка сметы 🏗️ Как автоматически составить смету по чертежам: шаг 6-7 Шаг 6: Формирование итогового документа Система генерирует документы в машиночитаемом и человекочитаемом форматах: Что создаётся: • Локальная смета — развёрнутая таблица с позициями, объёмами, ресурсами, расценками • Сводный сметный расчёт (ССР) — структура по главам 1-12 • Пояснительная записка — описание методики, …
👍10👎5❤3🔥2
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @golovin_smeta. 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.
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.
Named by 1 registered channel — 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.
The reverse of the list above, and a different kind of signal. This does not require this channel to have ever been asked about directly — each row below is a channel we DID ask Telegram about, whose Telegram-generated list happened to include this one. A channel can appear here with an empty list above it, because being named by someone else’s query is independent of having been queried itself.
This channel appears in 1 seed channel's Telegram-generated recommendation list in total. Each is Telegram’s list for THAT channel, not this one — see how this is measured.
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 16 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Головин.Про сметы” (@golovin_smeta), 6,327 subscribers as measured 16 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/golovin_smeta.
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.