Telegram RegisterThe public register of Telegram

Channel

Kotlin Adept Notes

@kotlin_adept

On this record: Growth · Engagement · Reactions · Stars · Posts · Citations · Cite this entry

2,393subscribers

+11 since we began measuring on 7 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.

Register entry

Telegram ID-1001848733772
TypeChannel
Username@kotlin_adept
CreatedBetween 1 October 2022 and 30 September 2023— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded7 August 2026
Last confirmed live15 August 2026
Measurements held5
Confirmed unchanged1 time, most recently 15 August 2026
On Telegramt.me/kotlin_adept

Growth

2,3822,3932,387.57 August 2026 — 2,382 subscribers7 August 2026 — 2,382 subscribers8 August 2026 — 2,385 subscribers11 August 2026 — 2,389 subscribers15 August 2026 — 2,393 subscribers7 August 202615 August 2026
5 measurements spanning 8 days, net +11. 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 2,380–2,395 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
15 Aug 2026, 03:282,393+4
11 Aug 2026, 11:462,389+4
8 Aug 2026, 06:222,385+3
7 Aug 2026, 13:482,382no change
7 Aug 2026, 13:102,382first reading

Engagement

20 posts held, back to 25 February 2026the 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
65.6%
avg views ÷ 2,393 subscribers
Avg views / post
1,570
6 posts measured
Reaction rate
1.75%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
6
of 20 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
WindowRolling 30 days · latest post in window 5 August 2026
Posts held20 (25 February 20265 August 2026)
Views total9,426
Reactions total165
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken7 Aug 2026, 13:48 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.

Reaction mix

543 reactions across 20 posts, in 15 distinct kinds. The most used accounts for 38.3% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
👍20838.3%
🔥16430.2%
7313.4%
😁224.05%
👎152.76%
🤔142.58%
😭132.39%
🥱112.03%
👏61.10%
🗿40.737%
😡40.737%
💯30.552%
🤯30.552%
🥴20.368%
🤨10.184%

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 543reactions 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 25 February 2026 to 5 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
14
across the posts below
Posts paid on
1
of 20 we hold a reading for · 5%
Most on one post
14
single highest reading

A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @kotlin_adept. 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 25 February 2026 to 5 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.

Recent posts

5 Aug 2026, 17:26 UTC906 views22 reactionsread 7 August 2026
Photo

Как читать плохо пропечатанные коды В прошлый раз я упомянул, что returnErrors в ZXing подготавливает почву и для других препроцессингов. Сегодня разберём ещё один пример препроцессинга для исправления плохой печати. Речь про коды, у которых модули (те самые чёрные и белые квадратики, из которых состоит DataMatrix) напечатались с разрывами. 1️⃣ Первый шаг кажется максимально контринтуитивным: чтобы прочитать код,

🔥166

Signed Alex Panov

3 Aug 2026, 09:03 UTC≈1,070 views8 reactionsread 7 August 2026
Photo

Собираем бэкенд-комьюнити на JVM Day Бэкендеры, 29 августа в Москве пройдет хардкорная конференция. Ждут своих: Java-, Scala- и Kotlin-разработчиков, архитекторов и тимлидов. Здесь выступят и расскажут: — Андрей Кулешов — что нового в мире JVM за год. — Сергей Петрелевич — разработка по Mechanical Sympathy. — Александр Ланцов — Java после Loom: другие модели concurrency. — Антон Курако — как бенчмарки вводят в забл

😡43🥱1

Signed Alex Panov

1 Aug 2026, 11:11 UTC≈1,490 views72 reactionsread 7 August 2026
Photo

Перспективное отображение Продолжаю заниматься сканером и хочу поделиться одним интересным инсайтом, как улучшить качество сканирования кодов маркировки. Базовый пайплайн выглядит так: 1. Кадр с камеры уходит в детектор (tflite-модель), который находит на нём координаты потенциальных кодов. 2. По каждому боксу вырезается ROI с небольшим паддингом, переводится в grayscale и отдаётся в декодер, например, ZXing. То

🔥53👍19

Signed Alex Panov

22 Jul 2026, 07:43 UTC≈2,170 views20 reactionsread 7 August 2026
Photo

Как сделать свой SDK для Remote Config Если вы используете Firebase Remote Config для работы с фиче-флагами, то, возможно, для вас он станет платным, и кто-то начнёт искать альтернативу. Мы, на самом деле, уже давно с него мигрировали на другое стороннее решение из-за высоких рисков блокировки, а теперь полностью переходим на собственный сервис. Хочется поделиться особенностями разработки такого SDK. Начать стоит

👍20

Signed Alex Panov

20 Jul 2026, 10:00 UTC≈1,740 views8 reactionsread 7 August 2026

Новые AI модели и инструменты выходят каждую неделю, городские сумасшедшие хоронят программирование, а кто-то, обложившись сотней агентов, создает супер-успешные проекты. Как с этим жить, решительно непонятно. Чтобы помочь с этим справиться, ребята из подкаста Подлодка запустили закрытое сообщество инженеров, которые уже активно используют AI в работе и хотят делать это системно. Вот кому туда стоит подключиться: 👉

🥱8

Signed Alex Panov

18 Jul 2026, 07:50 UTC≈2,050 views35 reactionsread 7 August 2026

Страх начать сначала Три месяца назад я пытался улучшить сканер кодов маркировки на Android, и первый подход не дал мне ровным счётом ничего, что даже загнало меня в некоторую апатию. Тогда пришлось перейти к тяжёлой артиллерии, а именно к написанию кастомного пайплайна на C++ с использованием MediaPipe. Это было то ещё приключение: весь код, разумеется, писался агентами, а я пытался понять, что там вообще происходи

🔥35

Signed Alex Panov

8 Jul 2026, 13:31 UTC≈2,100 views33 reactionsread 7 August 2026

Особенности безопасной реализации локального пин-кода Когда-то давно мы реализовали локальный пин-код на основе этой библиотеки. Со временем эта реализация морально устарела, поэтому мы переписали модуль на KMP и Compose Multiplatform. Однако принципы безопасной реализации локального пин-кода остаются актуальными: 🟢В идеале вообще не использовать локальный пин-код. Но если приложение работает только в офлайн, то ос

17👍8🤔8

Signed Alex Panov

6 Jul 2026, 13:51 UTC≈1,950 views49 reactionsread 7 August 2026
Photo

Обманчивая легкость из-за AI Продолжая тему захода в чужие роли с помощью AI, в комментариях справедливо отметили, что AI лишь создает иллюзию легкости. И это действительно так, особенно когда речь идет о легаси-проектах, в которых весь контекст хранится в головах разработчиков. Мне нужно было всего лишь вынести в публичное API некоторую функциональность из Telegram-бота. При этом бэкенд был написан на Kotlin 🏝 Ка

👍43💯3🥱2👏1

Signed Alex Panov

29 Jun 2026, 05:31 UTC≈2,040 views22 reactionsread 7 August 2026
Photo

Насколько AI ускоряет TTM в большой компании 🧠 Мы запустили первое приложение, которое целиком написано с помощью AI: от прототипов и бэкенда до мобильных приложений. И хочется обсудить, насколько это реально ускорило общий TTM. Можно услышать сотни историй о том, как вайбкодеры одновременно работают над десятком проектов и пишут по 30 тысяч строк кода в день. Это всё работает, пока ты делаешь это один. Но в большо

👍211

Signed Alex Panov

11 Jun 2026, 07:59 UTC≈2,530 views16 reactionsread 7 August 2026

Как сделать аналог availability check из iOS в KMP В Swift есть специальный механизм проверки доступности API на разных версиях ОС: if #available(iOS 17.4, *) { newAPI() } else { legacyAPI() } Это позволяет выполнять код только на определённых версиях ОС, где нужный API гарантированно существует. Но, к сожалению, такого механизма нет в Kotlin Native при работе над KMP-проектами. И если мы хотим реализов

👍11🥴2😁21

Signed Alex Panov

10 Jun 2026, 07:04 UTC≈2,040 views26 reactionsread 7 August 2026

✅ kmp-telegram-login Решил реализовать пример работы с OAuth 2.0 в KMP, как и обещал, но делать просто пример в вакууме не хотелось, и я вспомнил про недавно вышедший android-telegram-login. Подумал, что было бы полезно адаптировать его под KMP. Но что бы вы думали? Разумеется, кто-то уже навайбкодил это до меня здесь, причём всего пару дней назад 💅 В целом код из репозитория и наша реализация довольно схожи, за и

👍224

Signed Alex Panov

25 May 2026, 15:32 UTC≈2,800 views25 reactionsread 7 August 2026
Photo

Решили тут перейти в дизайн-системе на state-based TextField, чтобы порешать разные проблемы предыдущей версии. И, как говорится, что же могло пойти не так 😐 Какие плюсы получили: 🟢Упростилась работа с курсором — страшные хаки больше не нужны 🟢Перестали лагать быстрые изменения текста на старых устройствах 🟢VisualTransformation теперь разделился на InputTransformation и OutputTransformation, что позволяет гибче рабо

😁20🤯32

Signed Alex Panov

Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @kotlin_adept. 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

Citation-graph rank — 1,254,837 of 1,478,351entries 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.

Mentions

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.

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.

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 15 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“Kotlin Adept Notes” (@kotlin_adept), 2,393 subscribers as measured 15 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/kotlin_adept.

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.