— Сколько текста было в книге — Сколько я прочитал объяснений этого текста Просто для наглядной демонстрации концептуальной плотности текста в книгах Райаниеми
🔥5🥱5💩1🤡1🤮1

Channel
@greenblog
On this record: Previous handles · Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
717subscribers
+6 since we began measuring on 5 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1001009933609 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @greenblog |
| Created | 5 October 2015 — measured — cross-checked against a third-party dataset (TGDataset) |
| First recorded | 6 August 2026 |
| Last confirmed live | 12 August 2026 |
| Measurements held | 4 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 12 August 2026 |
| On Telegram | t.me/greenblog |
Recorded in 2019 as “Кирилл Олейниченко” — the title held for this same channel (matched by Telegram id, not by handle) in the Pushshift Telegram Dataset, a third-party archive captured in 2019-2020, years before this register made its own first observation. CC BY 4.0, Baumgartner, Zannettou, Squire & Blackburn (2020), Zenodo. A third party’s dated snapshot, not a measurement this register made itself.
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 12 Aug 2026, 22:57 | 717 | +5 |
| 6 Aug 2026, 16:36 | 712 | no change |
| 6 Aug 2026, 12:31 | 712 | +1 |
| 5 Aug 2026, 19:55 | 711 | first reading |
12 posts held, back to 23 March 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 1 pageof 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 18 July 2026 |
|---|---|
| Posts held | 12 (23 March 2026 – 18 July 2026) |
| Views total | 1,095 |
| Reactions total | 44 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 6 Aug 2026, 16:36 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.
366 reactions across 12 posts, in 15 distinct kinds. The most used accounts for 33.9% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 124 | 33.9% | |
| 🔥 | 72 | 19.7% | |
| 💯 | 39 | 10.7% | |
| 💩 | 32 | 8.74% | |
| 🤮 | 27 | 7.38% | |
| 🤡 | 22 | 6.01% | |
| 😁 | 12 | 3.28% | |
| 👎 | 10 | 2.73% | |
| 👍 | 7 | 1.91% | |
| 🥱 | 7 | 1.91% | |
| ❤🔥 | 6 | 1.64% | |
| 🏆 | 5 | 1.37% | |
| 💅 | 1 | 0.273% | |
| 🖕 | 1 | 0.273% | |
| 🤔 | 1 | 0.273% |
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 12 of the 12 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 366reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 12 most recent posts we hold, published 23 March 2026 to 18 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.
— Сколько текста было в книге — Сколько я прочитал объяснений этого текста Просто для наглядной демонстрации концептуальной плотности текста в книгах Райаниеми
🔥5🥱5💩1🤡1🤮1
Читать книги, которые не понимаешь Один из самых горячих вопросов двадцатых: где машина заменит человека и что человеку останется там, где заменит? Мне кажется, вот что: в эпоху мгновенных ответов на любые вопросы критерием человечности становится умение задавать хорошие вопросы. На самом деле так было всегда, просто сейчас это обнажилось и вышло на поверхность. Вы можете возразить, что агенты тоже умеют спрашивать…
❤10💩2👍1💯1🤡1🤮1
Обновил репозиторий со своими скилами Добавились bugfix и wrap-up Скил wrap-up — это автоматизация ритуала завершения сессии, который сформиовался у меня за последние месяцы. Он делает так, что после завершения работы в сессии не остаётся хвостов и мусора. Всё закомичено, документация обновлена, локальные сервера и симуляторы остановлены, временные файлы и ворктри убраны, уроки записаны в память В других скилах ес…
❤10🤮3💩1🤡1
Машина и вкус Taste. Это слово я встречаю теперь каждый день, когда сёрфлю интернет в поисках материалов для Журналуса. В дизайн-сообществе о вкусе говорят, кажется, все — количество статей на эту тему зашкаливает. Большинство авторов считают, что вкус — это некий последний фронтир, который остается человеку перед тем, как его заменит (или не заменит) машина В этих рассуждениях почти все допускают фундаментальную о…
❤13💩3🤡3🤮3🔥1
Давно хочу показывать, что делаю по своим проектам, но не хотелось превращать этот канал в live-формат. Хочется оставить его для обдуманных заметок и важных анонсов Так что я завел отдельный канал, где буду показывать, что делаю и что сделал. Почти что прямой эфир, где я буду стараться каждый день показывать, над чем работаю в моменте Если интересно, подписывайтесь: t.me/kirya_builds
🔥10💩5🤮3🤡2💅1🖕1
Асимметрия распространения идей Кажется, что распространение должны получать верные идеи, а неверные не должны. Что наверх должны подниматься умные и заслуженные люди. А по карьерной лестнице должны подниматься те, кто классно делает свою работу Как будто бы верные идеи, то есть такие, которые укоренены в объективной реальности, объективно работают и приносят пользу, должны побеждать идеи, которые неверны и принося…
❤21👍6💩5👎3🤡2🤮2🥱2❤🔥1
Claude Code, оказывается, умеет сам смотреть на анимации, которые делает Благодаря этому он сделал мне достаточно симпатичные анимации открытия и закрытия читалки. Да, мне пришлось ему объяснить, чего я хочу, но в целом он сам смотрел их и правил, добиваясь нужных эффектов Версия 1.5.4 с ними уже в сторе 📚
🔥8🤮3💩2🤡2
Люди, которые при виде любого бага или косяка в ПО хихикают «навайбкодили», просто никогда в жизни не работали с живыми программистами и не выпускали в продакшен ничего, написанного людьми
💯38❤11😁5💩3🤡3🤮2
10 июня 2016 года я запустил платную еженедельную рассылку. На скриншоте — самый первый отклик, который я получил Спустя 10 лет и 510 выпусков я оглядываюсь назад и понимаю, насколько важно было тогда проигнорировать это сообщение, не дать хейту попасть в сердечко и потом прорасти в голове сомнениями и унынием. Сейчас эта рассылка, вероятно, крупнейшее в рунете платное издание про дизайн и технологии За эти годы я …
❤36😁7❤🔥5🏆5💩3🤮3🤡2
Публикую свой скилл TDD — он помогает кодить без багов, потому что заставляет агента писать тесты по-честному Метод программирования TDD придумал Кент Бек в конце 1990-х, и с тех пор он считается одной из самых надёжных инженерных практик. Идея в том, чтобы сначала писать тест, потом код. Метод отлично подходит автономным агентам — тесты становятся объективным доказательством, что код делает то, что нужно. Но есть л…
🔥21❤7💩2🤡2🤮2
«Затачивание инструмента» всегда было важной частью работы любого ремесленника. В кавычках — потому что это не обязательно затачивание в прямом смысле, я имею в виду любое улучшение. Каждому профессионалу нужно время от времени заострять, настраивать и апгрейдить свои инструменты Занятно, что в работе с агентами «затачивание» никуда не делось, но теперь инструмент «точит» сам себя Это превратилось в мета-работу, ко…
🔥16❤3👎2🤮2💩1🤡1
Я уже несколько лет учу Португальский. Не сразу, но подсел на карточки для повторения слов. После урока вручную из заметок и скриншотов создавал карточки в приложении и потом повторял Приложение для интервального повторения — это умный алгоритм сортировки ваших карточек, который помогает запоминать эффективнее. Карточки давали эффект, я запоминал больше слов и правил, расширял словарный запас и говорил увереннее В …
❤13🔥11👎5💩4🤡2🤮2🤔1
Showing the 12 most recent of 12 posts we hold for @greenblog. 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 — 49,675 of 1,169,250entries 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.
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 2 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 12 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Киря” (@greenblog), 717 subscribers as measured 12 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/greenblog.
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.