5 measurements spanning 22 days, net +20. 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 914–941 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
29 Aug 2026, 17:35
937
-1
23 Aug 2026, 03:18
938
+3
14 Aug 2026, 21:25
935
+18
8 Aug 2026, 01:01
917
no change
7 Aug 2026, 16:49
917
first reading
Engagement
13 posts held, back to 18 June 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 · 30 days
21.8%
avg views ÷ 937 subscribers
Avg views / post
204
1 post measured
Reaction rate
5.88%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
1
of 13 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
Window
Rolling 30 days · latest post in window 7 August 2026
Posts held
13 (18 June 2026 – 7 August 2026)
Views total
204
Reactions total
12
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
8 Aug 2026, 01:01 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
Video runtime
2m 20s
Average length
35s
Measured directly from 4 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
103 reactions across 13 posts, in 5 distinct kinds. The most used accounts for 69.9% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
72
69.9%
👍
21
20.4%
🔥
5
4.85%
custom 5244688456109530025
4
3.88%
custom 5240108114006516325
1
0.971%
Custom emoji. 2 of the rows above are Telegram custom emoji, which the public preview renders as an element carrying only a numeric id — no character, and no image we can reach. The id is printed as-is rather than substituted with a look-alike glyph, because a stand-in would be our invention showing where a measurement should be. The counts beside them areTelegram’s.
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 13 of the 13 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 103reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 13 most recent posts we hold, published 18 June 2026 to 7 August 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
3
across the posts below
Posts paid on
2
of 13 we hold a reading for · 15%
Most on one post
2
single highest reading
A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @greyMatterAI1. 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 13 most recent posts we hold for this entry, published 18 June 2026 to 7 August 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.
מצטער על הפעילות המועטת בערוץ, כרגע במילואים ואני ממש משתדל לבדוק דברים לפני שאני מפרסם אותם 🙏
מעבדת Prime Intellect השיקה סוכן CLI חדש בשם Prime Agent, שמזכיר מאוד את Claude Code.
אפשר לחבר אליו את המנוי שלכם ל-Claude או ל-ChatGPT ולעבוד כמו עם כל סוכן טרמינל רגיל, אבל עם שתי יכולות נוספות - RLM ו-Continual Harness.
בפשטות, מדובר בשכבת ניהול מעל מודל ה-AI שעושה שני דברים מרכזיים:
1/ מחלקת משימות גדולות לתת-משימ…
לאחרונה אני מוצא את עצמי משתמש יותר ויותר ב-Codex, אבל פחות מתחבר לסגנון התשובות שלו.
לכן כמעט תמיד הייתי מפעיל את ה-skill בשם humanizer, שמטרתו להפחית את התחושה של טקסט שנכתב על ידי AI.
הוא עושה עבודה לא רעה, אבל ברוב המקרים רק משפר את הניסוח ושומר על אותו מבנה, בלי לשפר באמת את הקריאות.
לאחרונה מצאתי skill אחר שמיועד בדיוק לזה - i-have-adhd.
הוא מבוסס על עקרונות שעוזרים להציג מידע בצורה שקל יותר לעבד:
שימוש בר…
יש כלי מינימליסטי לניהול משימות שמיועד במיוחד לסוכני AI ולפיתוח תוכנה.
הרעיון פשוט - משימות, תיעוד וקוד שקשורים אחד לשני נשמרים ומנוהלים יחד בתוך אותו מאגר Git.
ניסיתי בעבר לנהל משימות דרך Notion ו-Linear באמצעות MCP, אבל בפועל הרבה יותר קל לסוכנים לעבוד עם מסמכים מקומיים מאשר לעצור באמצע משימה כדי לקרוא לכלי חיצוני.
בדיוק בשביל זה נוצר mdtask.
כל המשימות נשמרות באופן מקומי בתוך קובץ Markdown רגיל.
היתרון הוא שכ…
טריק קטן למי שרוצה לנצל את מגבלת הטוקנים של Claude בצורה יעילה יותר:
בClaude מתחיל את חלון המגבלה של 5 השעות מהרגע שנשלחת ההודעה הראשונה. לדוגמה, אם התחלתם לעבוד ב-07:00, האיפוס הבא יהיה ב-12:00.
בפועל, אצל רוב המשתמשים הטוקנים נגמרים עוד לפני האיפוס, ואז צריך פשוט להמתין.
אפשר לעקוף את זה בעזרת Routines בגרסת הווב.
מגדירים משימה שפועלת ברקע ושולחת ל-Claude הודעה פשוטה כמו “Hi” כל 5 שעות.
לדוגמה, אם המשימה מתחיל…
אחרי ההשקה של GPT-5.6, אני רואה שיותר ויותר אנשים משתמשים בו כסוכני משנה תחת הניהול של Fable 5.
הרעיון פשוט - Fable מתכנן את המשימה, מחלק תפקידים ומנהל את התהליך, בעוד GPT מבצע את העבודה בפועל כדי לחסוך בטוקנים.
הנה שתי הדרכים הנוחות ביותר לעבוד איתם יחד:
1/ עבודה ב-Claude Code, כאשר Fable מנהל את GPT
מתקינים את התוסף הרשמי של OpenAI:
/plugin marketplace add openai/codex-plugin-cc
/plugin install codex@openai-co…
ב-OpenAI השיקו דור חדש של מודלים, ואיתם גם כמה מוצרים חדשים.
קודם כל, משפחת המודלים החדשה GPT-5.6:
• מודל הדגל החדש למשימות קוד, ידע, אבטחת סייבר ומחקר מדעי - Sol
• המודל המהיר והזול ביותר בסדרה - Luna
• מודל שממוקם בין Sol ל-Luna מבחינת ביצועים ועלות - Terra
לכל המודלים נוספו גם מצבי reasoning חדשים:
• רמת reasoning גבוהה יותר מ-xhigh הקודם - max
• מצב שמיועד לתזמור של כמה סוכני AI במקביל - ultra
• יכולת שמאפשרת…
כשלומדים נושא חדש עם AI או עושים מחקר, צ’אט אנכי רגיל הוא לא תמיד הדרך הכי נוחה לעבוד.
נתקלתי בפרויקט קוד פתוח שמציע Canvas עם MCP עבור Claude Code, Codex וסוכני AI נוספים.
בפועל, הסוכן מפעיל מקומית ממשק עם Canvas, שבו כל השיחה מוצגת כעץ, וכל תשובה הופכת לענף שאפשר להמשיך ולפתח.
זה שימושי במיוחד כש:
מסמנים קטע טקסט, שואלים עליו שאלה ונוצרת עבורו ענף חדש בשיחה.
כל ענף אפשר לפתוח למצב קריאה מלא.
כל ההיסטוריה נשמרת …
חברה Anthropic החזירה את Fable 5 לגישה כללית, אבל עם מערכת אבטחה ומגבלות חדשה.
אם בקשה תסווג כמסוכנת או אפילו ככזו שניתן לפרש אותה בכמה דרכים, המודל יעבור אוטומטית ל-Opus 4.8.
עדיין לא ברור איך בדיוק יתבצע הסיווג וכמה התראות שווא יהיו.
אבל המשפט הבא של Anthropic לא ממש מעודד:
“מעדיפים לחסום חלק מהבקשות הלגיטימיות מאשר לאפשר בקשה מסוכנת.”
בנוסף, הוטמע מנגנון מתוחכם במיוחד לזיהוי משתמשים מסין:
1/ כברירת מחדל Clau…
מצאתי כתבה מעניינת של מפתח שבילה יומיים בניתוח תעבורת הרשת של ChatGPT כדי להבין איך בפועל נבחרים מקורות הציטוט בתשובות.
באמצעות DevTools בדפדפן הוא ניתח את בקשות הרשת וחיפש שדות מוסתרים ב-JSON שלא מופיעים בממשק הרגיל.
כך הוא גילה את השדה result_source, שמסמן מאיפה הגיע כל מקור:
1/ serp - תוצאות חיפוש רגילות ממנועי חיפוש
2/ labrador - מקורות גדולים עם רישוי, כמו Wikipedia, Reuters ואחרים
3/ bright ו-oxylabs - שירותי ס…
יש פרויקט קוד פתוח בשם Cua Driver שמאפשר להפעיל Computer Use גם ברקע, בלי להשתלט על המחשב הראשי בזמן העבודה
ברוב פתרונות ה-Computer Use הסוכן מקבל רק צילום מסך ושולח אותו ל-LLM
ב-Cua Driver הגישה שונה - בנוסף לתמונה, הסוכן מקבל גם את עץ הנגישות של האפליקציה
כך הוא לא צריך לנחש איפה נמצאים כפתורים או אלמנטים במסך, אלא יודע בדיוק מה קיים ואיפה הוא ממוקם
יש שני מצבי עבודה:
1/ שליטה בחלונות אמיתיים על שולחן העבודה ה…
כרגע ב-X יש לא מעט דיונים סביב המודל היפני החדש Fugu
לא מעט אנשים משווים אותו ל-Fable 5 מבחינת היכולות שלו
הFugu עצמה היא LLM יחסית קטנה, עם כ-7 מיליארד פרמטרים וקוד סגור, אבל הרעיון המרכזי שלה שונה ממודל רגיל
במקום לפתור את כל המשימות בעצמה, היא מאומנת לתזמר מודלים אחרים - להחליט איזה מודל להפעיל, מתי להפעיל אותו, באיזה תפקיד ובאיזו משימה
במילים אחרות, מדובר בנתב (Router) למודלים
על פניו זה נראה כמו שכבת תיווך …
הופיע אוסף של הלולאות הטובות ביותר עבור Claude Code, Codex, Cursor וסוכני AI נוספים - loops שמאפשרים להפוך כמעט כל תהליך עבודה לאוטומטי
אם פרומפט הוא הוראה חד-פעמית, לולאה היא workflow מלא שממשיך לעבוד עד שהמשימה הושלמה
בתוך כל לולאה מוגדרים יעד, חוקים, מגבלות, טריגרים, משימות ועוד הרבה מעבר לזה
כבר עכשיו זמינות 42 לולאות מוכנות עבור עבודה עם API, DevOps, מסדי נתונים, דיבוג ועוד
לכל לולאה יש מדריך התקנה מפורט שמא…
❤10
Showing the 12 most recent of 13 posts we hold for @greyMatterAI1. 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.
Citation-graph rank
Citation-graph rank — 924,986 of 1,626,935entries 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.
Forward network
Republished by
Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.
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.
Handles this channel named that no longer answer
Dead references
1
handles named in this channel’s posts, vacant today
Evidenced gone
0
we ourselves saw one of these resolve, at some point
Never seen alive
1
vacant every time we have ever looked
@greyMatterAI1 named 1 handle that resolve to nothing today. That is a fact about the reference, not necessarily a fact about the handle’s history — see the two groups below.
Most of these may never have existed as a live channel at all.A handle a channel names can be a typo, an aspirational name nobody registered, or a channel that was already gone before this one ever mentioned it. Unless a row below is marked evidenced, all we know is that it references a handle that is not a live channel today — not that anything “died”. How this is measured.
Never seen alive
References a handle that is not a live channel — we have no record it ever was one.
@codex named in 1 post, 8 August 2026 – 8 August 2026
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 29 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“חומר אפור - מדריך לבינה מלאכותית” (@greyMatterAI1), 937 subscribers as measured 29 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/greyMatterAI1.
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.