Channel
@kornyshev_evgeniy
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Stars · Posts · Citations · Telegram's recommendations · Cite this entry
2,120subscribers
-6 since we began measuring on 6 September 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.
| Telegram ID | -1002009215388 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @kornyshev_evgeniy |
| Created | Between 1 November 2023 and 31 May 2024 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 6 September 2026 |
| Last confirmed live | 16 September 2026 |
| Measurements held | 5 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 16 September 2026 |
| On Telegram | t.me/kornyshev_evgeniy |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 16 Sept 2026, 22:40 | 2,120 | -3 |
| 12 Sept 2026, 15:39 | 2,123 | -2 |
| 8 Sept 2026, 20:35 | 2,125 | -1 |
| 6 Sept 2026, 07:22 | 2,126 | no change |
| 6 Sept 2026, 06:47 | 2,126 | first reading |
20 posts held, back to 15 December 2025 — 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 page 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 9 August 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
337 reactions across 19 posts, in 9 distinct kinds. The most used accounts for 51.3% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 🔥 | 173 | 51.3% | |
| 👍 | 86 | 25.5% | |
| ❤ | 50 | 14.8% | |
| 🍾 | 15 | 4.45% | |
| 🤝 | 5 | 1.48% | |
| 💯 | 4 | 1.19% | |
| 🎅 | 2 | 0.593% | |
| 👏 | 1 | 0.297% | |
| 😁 | 1 | 0.297% |
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 19 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 337 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 15 December 2025 to 9 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.
A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @kornyshev_evgeniy. 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 20 most recent posts we hold for this entry, published 15 December 2025 to 9 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.
Флак в тестах? Возможно, вы ждёте не то 🎯⏳ Разберу частую причину «мигающих» тестов в системах с асинхронностью — очередями, CDC, read-моделями и витринами. Симптом знакомый: локально зелёный, в CI иногда падает, перезапуск «чинит». Где корень В распределённых системах данные доезжают не мгновенно. Событие ушло в Kafka, консьюмер обработал, read-модель обновилась — между шагами задержка. Тест, который сразу после …
🔥5👍4
AI в тестировании: лишние руки, а не лишние мозги 🤖🧠 Небольшой дисклеймер: пост не про «AI заменит тестировщиков» и не про «всё это хайп». Скорее трезвый взгляд практика — что показывают свежие индустриальные отчёты 2025–2026, и как это выглядит с земли, на нашем рынке. Что говорят цифры Глобально картина честнее, чем на конференциях. AI-инструментами пользуются почти все — по разным опросам это 70–85% команд и ра…
👍11❤1👏1
Как я пропал на два месяца — и что с этим делаю 📌🤔 Давно ничего не выходило в канале — почти два месяца тишины. Не потому что закончились темы. Просто жизнь резко поменяла темп, и я честно расскажу, что происходило. Что случилось Появилась большая новая активность — из тех, что резко меняют режим дня и требуют полного погружения. Планка заметно выше привычной, и первое время это забирает почти всё внимание. Погру…
🔥24👍2😁1
🔥 Автоматизаторам, у кого есть ручные задачи! Курс «Тестируем с ИИ» 🚀 Если у тебя полно ручных задач и ты всё ещё: - пишешь чек-листы вручную - не понимаешь, что от тебя хотят в задаче - долго разбираешь ТЗ и требования - не понимаешь, в чём ошибка и как тестировать Показываю, как использовать ИИ в тестировании, чтобы работать быстрее и аккуратнее. Нейросети это новый инструмент, а не замена тестировщика. ⚡️ Реа…
👍6❤1
Сделал свою песочницу для автоматизации В последнее время ловил себя на мысли, что для практики в автоматизации не хватает своего приложения — такого, в которое можно залезть руками, поковырять API, написать тесты, попробовать прогнать что-то через CI. Чужие демо-проекты не подходят: либо слишком тривиальные (TODO на трёх таблицах), либо чужие — без контекста, зачем что сделано. Поэтому вайб-кодил с помощью Claude …
🔥19❤6
Шаблоны автотестов через AI: сделал за полтора часа на запись видео 🤖⚙️ Давно в канале всплывает тема шаблонов для фреймворков автотестов — классических, на чистом коде. А тут подумал: что если собрать такой шаблон полностью через искусственный интеллект? Claude Desktop в роли архитектора, Claude Code в роли исполнителя — интересно, что получится за разумное время под запись видео для курса. Результат неожиданно уд…
🔥16❤5👍5
Курс по автоматизации тестирования на Java — скидка 30% до конца апреля 🔥 На выходных были праздники и Пасха, и День космонавтики — решил сделать промокод на праздники. 🎁 Если кто-то из аудитории ещё не присоединился, но думал об этом — сейчас есть возможность взять курс со скидкой. Что внутри 140+ часов материала. Java с нуля до уровня, достаточного для автоматизации. Selenium, Selenide, RestAssured. Cucumber дл…
🔥5
Базы знаний для подготовки к собеседованиям: QA и Java Developer 📚📌🔥 Небольшая история. В рамках менторства потребовалось сделать план подготовки для Java-разработчика. Решил попробовать Claude Code — получилось удачно. Структура, темы, конспекты — всё сгенерировалось достаточно связно. После этого решил сделать то же самое для себя, но уже по QA-направлению. Провёл аудит собственных навыков с помощью Claude Opus: …
🔥23👍2❤1
Сколько времени реально нужно на обучение автоматизации 📝 Коротко про необходимые шаги: Java Core, фреймворки для автоматизации (Selenium/Selenide, RestAssured), инструменты (Maven/Gradle, Git, Jenkins, Docker), теория тестирования и техники тест-дизайна. Не забываем про fullstack — сейчас это важно. Сроки От 6 месяцев до года. Зависит от вашего background — насколько вы далеки или близки к этой сфере. На своём о…
👍15🔥5❤1
Fullstack QA: почему автоматизаторам нужен ручной тестинг 🤔 По последним ощущениям от рынка — изучение вакансий, разговоры с учениками, с рекрутерами — стала очевидной одна ситуация. На рынке всё больше требуется fullstack-специалист в тестировании. Это было и раньше, последние пару-тройку лет требовались fullstack-тестировщики, но раньше было более чёткое разделение: manual-позиции, fullstack-позиции и чистые autom…
🔥14
Интеграционное тестирование: подборка материалов 📚 Собрал в одном месте материалы по интеграционному тестированию — видео, теория, подходы (исследование сделал с помощью Opus 4.6). Может пригодиться для подготовки к собеседованиям или просто чтобы закрыть тему, если раньше не углублялись. Что внутри - 7 видео на русском языке (от 20 минут): лекции Яндекс Академии, доклады с Joker про Testcontainers, курсы CSC и IT…
🔥19👍6❤3
Kafka: почему это уже не опционально 🚀🎯📈 Провёл небольшое исследование по Apache Kafka — насколько она стала стандартом индустрии и что это значит для тестировщиков и автоматизаторов. Коротко о выводах Kafka перестала быть просто популярной технологией. По данным за 2024–2025 год: более 80% компаний из Fortune 100 используют Kafka, доля на рынке брокеров сообщений — почти 39%, IBM в декабре 2025 купила Confluent (…
👍10
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @kornyshev_evgeniy. 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.
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 3 seed channels' Telegram-generated recommendation lists 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.
“Evgeniy Kornyshev: Automated Testing” (@kornyshev_evgeniy), 2,120 subscribers as measured 16 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/kornyshev_evgeniy.
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.