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@hoho8581
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
3,848subscribers
-46 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 3,162–10,000.
| Telegram ID | -1002791551737 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @hoho8581 |
| Created | Between 1 June 2025 and 30 September 2025— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 7 August 2026 |
| Last confirmed live | 11 August 2026 |
| Measurements held | 3 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 11 August 2026 |
| On Telegram | t.me/hoho8581 |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 11 Aug 2026, 04:42 | 3,848 | -41 |
| 8 Aug 2026, 10:31 | 3,889 | -5 |
| 7 Aug 2026, 18:03 | 3,894 | first reading |
28 posts held, back to 5 August 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 3 pagesof 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. It is computed over the 26 of 28 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 8 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 28 (5 August 2026 – 8 August 2026) |
| Views total | 3,750 |
| Reactions total | 166 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 8 Aug 2026, 06:10 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.
166 reactions across 26 posts, in 3 distinct kinds. The most used accounts for 49.4% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 👍 | 82 | 49.4% | |
| ❤ | 65 | 39.2% | |
| 😈 | 19 | 11.4% |
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 26 of the 28 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 166reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 28 most recent posts we hold, published 5 August 2026 to 8 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.
1️⃣2️⃣3️⃣4️⃣5️⃣ 🏦Renaiss Flagship 팔로우 이벤트 🗓 ~ 08/10(월) 23:30 KST 💵 Total airdrop : FLAGSHIP Early Supporter SBT 1️⃣ FLAGSHIP CARD SHOW X (트위터) 계정 팔로우 - 해당 계정을 팔로우한 X (트위터) 계정이 Renaiss 지갑에 연결되어있는지 확인 - 1인 1계정 참여 가능 구독자 @imborie 님께서 공유 하여 주셨습니다 🫰
DAPPOS 인텐트 실행 흐름 ⚙️ DAPPOS의 Intent Execution Network는 사용자의 의도를 온체인 작업으로 연결하는 실행 계층으로 설명됩니다. 공식 워크플로는 매칭, 실행, 검증의 세 단계로 구성됩니다. 매칭 단계는 사용자의 의도와 실행에 필요한 경로를 연결하는 과정으로 볼 수 있습니다. 이 단계에서 요청이 어떤 실행 흐름으로 이어질지 정리됩니다. 실행 단계에서는 매칭된 흐름에 따라 실제 작업이 진행됩니다. 따라서 의도를 해석하는 과정과 온체인 작업을 수행하는 과정은 구분됩니다. 검증 단계는 실행된 결과를 확인하는 마지막 과정입니다. DAPPOS를 살펴볼 때는 요청이 매칭과 실행을 거쳐 검증까지 이어지는지 확인하는 관점이 유효합니다. #DAPPOS
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❤️ 오늘 데일리 숙제 정리 (딸깍 필수) 1️⃣ GramFi ➡️Voting ➡️ "크립토언니" 검색 ➡️ 투표하기 ➡️프로필 ➡️ Graming ➡️ 출석체크 2️⃣ Everything ➡️텔레그램 봇 /start → 리워드 클레임 3️⃣ Termmax (BNB 출첵) ➡️하루 1번 체크인 4️⃣ Ferra ➡️Feeds → Quests 들어가서 출첵 5️⃣ ARC ➡️🎥 비디오 4개 + 📝 블로그 5개 완료 ❤️ 앱테크 1️⃣ 리워디월렛 앱테크 추천 ➡️ 추천인 코드 E39E51F2 👉 어플 설치 후 금 & 포인트 모아서 코인으로 전환하세요. 📱구글 플레이 스토어 📱애플 앱스토어 2️⃣ 🚗 차덕 (운전하시는 분 추천) 차만 있어도 주행하면서 포인트 적립 가능! 📱앱 설치 🎁 추천코드 G9YTP4MY…
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🧩 DAPPOS의 역할 분담 복잡한 Web3 작업은 한 에이전트가 모든 판단을 맡기보다, 필요한 역할을 나누어 처리할 때 더 구체적으로 설계할 수 있습니다. DAPPOS의 Intelligence Layer에는 Multi-Agent Framework가 있으며, 전문 에이전트와 도구를 조율해 조사, 계획, 의사결정을 처리합니다. 이 구조에서는 조사에 필요한 역할과 계획을 세우는 역할, 의사결정을 지원하는 역할이 하나의 흐름 안에서 연결됩니다. 따라서 DAPPOS를 살펴볼 때는 에이전트의 숫자보다 각 전문 에이전트가 어떤 도구와 함께 작업을 나누고 조율하는지 확인하는 관점이 유효합니다. #DAPPOS
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🔁 반복 가능한 Web3 작업 학습 Web3 작업을 반복하려면 같은 요청을 매번 새롭게 해석하기보다, 변화하는 지식을 작업 방식에 반영하는 구성이 필요합니다. DAPPOS의 Bubble Engine은 Web3에 맞춘 지속 학습 구성요소로 공식 문서에 설명되어 있습니다. 이 방식은 Web3 관련 지식을 계속 학습하는 엔진을 통해 작업에 필요한 이해를 갱신하는 방향을 제시합니다. 따라서 Bubble을 살펴볼 때는 단순히 한 번의 답변을 만드는지보다, 새로운 지식이 반복 가능한 작업 구성에 어떻게 반영되는지 확인하는 관점이 유효합니다. #DAPPOS
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오늘 더 현대 현장접수마감 오지마세요 인스타에 공지 올린다고 합니다
오늘도 야스오 파밍 가볼까예~~!!
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xBubble SOP 에이전트 구조 ⚙️ Web3 작업은 단순한 요청을 실제로 끝난 결과까지 연결하는 과정이 필요합니다. DAPPOS의 xBubble은 이 지점을 SOP 기반 AI 에이전트로 다루는 제품입니다. SOP는 요청을 작업 절차로 정리하는 기준으로 활용됩니다. xBubble은 단순한 요청을 완성된 작업으로 연결하도록 설계된 에이전트로 소개됩니다. 이 방식은 자연어 입력과 최종 작업 사이의 흐름을 하나의 제품 경험으로 묶는 데 의미가 있습니다. 사용자는 요청만 전달하고, 에이전트는 정해진 절차에 따라 작업 완성을 지향합니다. 따라서 xBubble을 살펴볼 때는 답변의 표현보다 요청이 어떤 SOP 흐름으로 정리되고 완성된 작업으로 이어지는지 확인하는 관점이 유효합니다. #DAPPOS #xBubble
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DAPPOS의 두 계층 구분 🧠 DAPPOS는 암호화폐 관련 작업을 조사하고 계획하며 실행하는 Web3 AI Operating System이라고 설명합니다. 이때 하나의 AI 기능으로만 보기보다 Intelligence Layer와 Execution Layer를 나누어 보는 편이 이해에 도움이 됩니다. Intelligence Layer는 작업을 해석하고 계획하는 인지 기반을 담당하는 계층입니다. Execution Layer는 Intelligence Layer가 만든 계획을 온체인 상호작용으로 연결하는 실행 계층입니다. 따라서 DAPPOS의 기술적 구분은 계획을 만드는 역할과 그 계획을 실행하는 역할이 분리되어 있다는 점에 있습니다. #DAPPOS
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🔗 조사에서 실행으로 이어지는 Web3 AI OS Web3에서 사용자의 요청은 자연어로 시작하지만, 실제 작업으로 이어지려면 의미를 해석하고 실행 단위로 정리해야 합니다. DAPPOS는 암호화폐 관련 작업을 조사하고 계획하며 실행하는 Web3 AI Operating System이라고 설명합니다. 또한 사용자의 자연어 요청을 분석해 실행 가능한 계획과 온체인 작업으로 연결하는 구조를 제시합니다. 이 흐름에서 조사는 정보를 모으는 단계이고, 계획은 요청을 실행 가능한 형태로 바꾸는 단계이며, 실행은 그 계획을 온체인 작업으로 연결하는 단계입니다. 따라서 DAPPOS를 살펴볼 때는 자연어 요청이 어떤 계획으로 정리되고, 그 계획이 실제 온체인 작업으로 어떻게 이어지는지 확인하는 접근이 적절합니다. #DAPPOS
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조사에서 실행으로 이어지는 흐름 🔎 Web3에서는 원하는 결과를 말하는 일과 실제 온체인 작업 사이에 해석과 설계가 필요합니다. DAPPOS는 이 간극을 조사, 계획, 실행으로 연결하는 Web3 AI Operating System이라고 설명합니다. DAPPOS는 사용자의 자연어 요청을 분석해 실행 가능한 계획으로 정리합니다. 이후 해당 계획을 온체인 작업으로 연결하는 흐름을 제시합니다. 이 방식에서 조사는 요청의 의도를 파악하는 단계이고, 계획은 실행 순서를 구체화하는 단계이며, 실행은 계획을 실제 작업으로 옮기는 단계입니다. 따라서 DAPPOS를 살펴볼 때는 AI가 답변을 제공하는지만 보기보다, 조사한 내용이 어떤 계획으로 정리되고 그 계획이 온체인 작업으로 이어지는지 확인하는 관점이 유효합니다. #DAPPOS #web3_ai_os
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🧭 Web3 네이티브 실행 증거 일반 AI 도구와 Web3 네이티브 도구를 가르는 기준은 설명이 아니라 암호화폐 작업을 실제 실행 단계로 연결하는지에 있습니다. DAPPOS는 암호화폐 관련 작업을 조사하고 계획하며 실행하는 Web3 AI Operating System이라고 설명합니다. 이 실행 흐름은 Intent Execution Network의 공식 워크플로인 매칭, 실행, 검증의 세 단계로 구성됩니다. 따라서 AI가 계획을 제시하는 것만으로는 충분하지 않으며, 해당 계획이 실행되고 결과 검증까지 이어지는지가 Web3 네이티브 실행 도구의 구체적인 증거가 됩니다. #DAPPOS
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Showing the 12 most recent of 28 posts we hold for @hoho8581. 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 — 821,872 of 1,160,990entries 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.
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 11 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“크립토언니 밈 연구소” (@hoho8581), 3,848 subscribers as measured 11 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/hoho8581.
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.