Telegram RegisterThe public register of Telegram
Telegram profile photo for Lekalahouse конструкторское бюро

Channel

Lekalahouse конструкторское бюро

@lekalahouse

On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry

741subscribers

+15 since we began measuring on 7 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.

Register entry

Telegram ID-1001739363806
TypeChannel
Username@lekalahouse
CreatedBetween 1 December 2021 and 30 April 2023 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded8 August 2026
Last confirmed live30 August 2026
Measurements held6
Confirmed unchanged1 time, most recently 30 August 2026
On Telegramt.me/lekalahouse

Growth

726741733.57 August 2026 — 726 subscribers8 August 2026 — 727 subscribers8 August 2026 — 727 subscribers15 August 2026 — 730 subscribers23 August 2026 — 734 subscribers30 August 2026 — 741 subscribers7 August 202630 August 2026
6 measurements spanning 23 days, net +15. 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 724–743 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
30 Aug 2026, 22:56741+7
23 Aug 2026, 13:58734+4
15 Aug 2026, 10:22730+3
8 Aug 2026, 02:05727no change
8 Aug 2026, 00:27727+1
7 Aug 2026, 12:42726first reading

Engagement

13 posts held, back to 30 June 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 page of Telegram’s post history, 20 posts per page.

ERR · 30 days
7.42%
avg views ÷ 741 subscribers
Avg views / post
55.0
1 post measured
Reaction rate
5.45%
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
WindowRolling 30 days · latest post in window 4 August 2026
Posts held13 (30 June 20264 August 2026)
Views total55
Reactions total3
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken8 Aug 2026, 02:05 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
20s
Average length
20s

Measured directly from 1 video 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

75 reactions across 13 posts, in 5 distinct kinds. The most used accounts for 38.7% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
🔥2938.7%
👍2634.7%
1520.0%
👏34.00%
🥰22.67%

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 75 reactions 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 30 June 2026 to 4 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.

Recent posts

4 Aug 2026, 10:46 UTC55 views3 reactionsread 8 August 2026
Video

🌿Иногда кажется, что для подбора ткани достаточно написать: «Нужен черный костюмный материал». На практике такой информации недостаточно. Если к заявке приложены образцы, каждый подписан, указано назначение ткани, известный состав и требования к материалу, подобрать аналог становится значительно проще. Такая заявка позволяет оценить не только цвет, но и фактуру, плотность, переплетение, пластичность и другие характ

🔥21

29 Jul 2026, 19:50 UTC124 views4 reactionsread 8 August 2026
Photo

🌿«Рукав перекручивается. Значит, проблема в лекалах?» Это один из самых распространённых выводов после примерки. Но перекрученный рукав — не диагноз. Один и тот же дефект может возникать по разным причинам: из-за конструкции, раскроя, пошива или особенностей ткани. Именно поэтому, когда меня спрашивают: «Что исправить в лекалах?» я никогда не отвечаю сразу. Сначала нужно понять, почему вообще появился этот де

👍4

23 Jul 2026, 08:30 UTC150 views5 reactionsread 8 August 2026
Photo

☘️Один из самых популярных вопросов от клиентов: В каком формате и какой ширины сохранять лекала для Китая? В Китае очень много производств, и работают они по-разному. Мы не можем заранее знать, на каком именно предприятии вы будете печатать лекала и отшивать изделие. За время поездок в Китай я видела самые разные производства. Есть те, где лекала до сих пор делают вручную. На других их открывают, редактируют и пе

🔥3👍2

22 Jul 2026, 06:33 UTC150 views7 reactionsread 8 August 2026
Photo

После разговора о первой примерке хочется продолжить эту тему. Есть вопрос, который мне задают довольно часто: «Получится ли всё идеально уже с первого образца?» Я всегда отвечаю честно: Нет. Мы не можем этого гарантировать. Мы не волшебники. Первый образец создаётся не для того, чтобы сразу получить идеальное изделие. ❗️Его задача — проверить, как принятые решения работают в реальности. Именно после первой примерки

👍61

20 Jul 2026, 06:12 UTC116 views1 reactionsread 8 August 2026
Forwarded from @AnnaAnna_2210Photo

До отъезда в Китай у меня осталось всего две свободные пятницы, когда я могу провести мероприятия. И я решила не упускать эту возможность) Что придумала: 24 июля с 18:00 до 21:00 проведу экскурсию по экспериментальному цеху Lekalahouse и шоуруму моего бренда Tarkmarana для детей и взрослых. А после мы вместе сплетём моих любимых черепашек. 31 июля с 18:00 до 21:00 снова встретимся в экспериментальном цеху Lekalaho

🔥1

19 Jul 2026, 15:35 UTC107 views9 reactionsread 8 August 2026
Photo

☘️Люблю момент первой примерки. Именно на первой примерке становится понятно, насколько правильно были приняты конструктивные решения. До этого момента существуют отдельно: — идея модели — конструкция — лекала — ткань Только первый образец объединяет всё в одно изделие Именно здесь проверяется: ✔️ посадка изделия ✔️ баланс конструкции ✔️ пропорции модели ✔️ работа выбранной ткани ✔️ соответствие изделия первоначально

👍6🔥2👏1

14 Jul 2026, 11:52 UTC133 views6 reactionsread 8 August 2026
Photo

☘️В последних публикациях мы говорили о готовой одежде. О том, почему вещи по-разному садятся на фигуру, почему хорошее изделие нельзя оценить только по фотографии и почему за внешней простотой модели часто скрывается большая работа. Но появлению любой вещи предшествует ещё один этап. Тот, который остаётся за пределами магазина, каталога или фотографии готового изделия. Когда будущая модель существует как идея, ей

3👍2👏1

11 Jul 2026, 17:18 UTC142 views7 reactionsread 8 August 2026
Photo

Лето бывает разным. Солнечным, ветреным, дождливым... Но желание сшить что-то красивое от погоды не зависит 😊 Если вы присматриваетесь к выкройке летней юбки, наша подборка поможет вам определиться с выбором ткани. Мы представляем одну и ту же модель в разных материалах - атласе, вискозе, льне и шерсти не как технический разбор тканей, а как возможность представить будущий образ и понять, какое настроение вам ближе

🔥42👍1

8 Jul 2026, 14:18 UTC159 views7 reactionsread 8 August 2026
Photo

☘️ Китай часто воспринимают либо как место, где можно найти всё что угодно, либо, наоборот, как рынок недорогих материалов. На самом деле всё гораздо интереснее. Во время последней поездки я привезла не только контакты поставщиков, но и целую коллекцию образцов тканей, купонов и небольших отрезов. Часть из них представлена на фотографиях. Самое любопытное, что многие материалы на экране выглядят почти одинаково. Но

🔥5👍1🥰1

5 Jul 2026, 14:22 UTC152 views11 reactionsread 8 August 2026
Forwarded from @AnnaAnna_2210Photo

Хочется подвести небольшой итог нашей сегодняшней онлайн-встречи по Китаю. Во-первых, спасибо всем, кто подключился! Спасибо за ваши вопросы, интерес и открытый диалог. Для меня это очень ценно. Во-вторых, во время встречи я поймала себя на мысли, что, наверное, пришло время вслух сказать, чем именно я могу быть полезна в работе с Китаем. Я до кончиков пальцев человек швейного мира. Был период, когда мне казалось

🔥72👍2

4 Jul 2026, 17:28 UTC129 views7 reactionsread 8 August 2026
Photo

☕ Беседы за чашкой кофе После обсуждения прошлого поста я поймала себя на мысли. Да, сегодня действительно продают фотографии — подача, красивые карточки товара, бренд. И сложно спорить с тем, что первое впечатление от вещи мы получаем глазами. Но за годы работы с одеждой я заметила, что вещи редко становятся любимыми только потому, что красиво выглядели. У многих так было? Покупаешь вещь и думаешь — ну всё, вот её я

5👍1🥰1

2 Jul 2026, 06:30 UTC164 views6 reactionsread 8 August 2026
Photo

☘️Почему одна вещь сидит хорошо, а другая нет? Покупатель обычно оценивает результат по своим ощущениям. Комфортно ли её носить, нравится ли посадка и то, как одежда выглядит на фигуре. И если результат устраивает, мы обычно говорим: «Вещь сидит хорошо». Но специалист видит не только результат. Он видит

🔥41👍1

Showing the 12 most recent of 13 posts we hold for @lekalahouse. 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.

Forward network

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.

Mentions

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.

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

“Lekalahouse конструкторское бюро” (@lekalahouse), 741 subscribers as measured 30 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/lekalahouse.

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.