Telegram RegisterThe public register of Telegram

Channel

Право на ИИ

@metayurist

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

255subscribers

+0 since we began measuring on 8 August 2026

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

Register entry

Telegram ID-1003925849906
TypeChannel
Username@metayurist
DescriptionО нейросетях в юридической работе, бизнес-процессах и культуре внедрения
Created10 April 2026measured — dated from the channel’s first post
First recorded8 August 2026
Last confirmed live14 August 2026
Measurements held2
On Telegramt.me/metayurist

Growth

2558 Aug 2026, 01:46 — 255 subscribers8 Aug 2026, 09:18 — 255 subscribers8 Aug 2026, 01:468 Aug 2026, 09:18
2 measurements taken within a single day. 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 254–256 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
8 Aug 2026, 09:18255no change
8 Aug 2026, 01:46255first reading

Engagement

13 posts held, back to 10 April 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
97.3%
avg views ÷ 255 subscribers
Avg views / post
248
1 post measured
Reaction rate
9.27%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
2
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 22 July 2026
Posts held13 (10 April 202622 July 2026)
Views total248
Reactions total23
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken8 Aug 2026, 09:18 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

Photos
5
Links
2

Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 8 August 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. Below Telegram’s rounding threshold, so these counts are exact.

Reaction mix

146 reactions across 9 posts, in 6 distinct kinds. The most used accounts for 37.7% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
🔥5537.7%
👍4128.1%
3020.5%
💯1510.3%
🤯42.74%
🗿10.685%

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 9 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 146reactions 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 10 April 2026 to 22 July 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

18 Jul 2026, 14:29 UTC248 views23 reactionsread 8 August 2026
Photo

Юрист-программист Я тут (сама!) сделала бота для подготовки одного вида документов (сложных, запутанных, с миллионом вариаций - поэтому нерациональных по трудозатратам к созданию шаблонов). Он собирает документ через уточняющие вопросы, там, где можно, предлагает выбрать вариант из списка (выпадающий список с нужными данными) и затем заполняет мой одиннадцатистраничный Word-шаблон. На выходе именно готовый документ

🔥15🤯43👍1

5 Jul 2026, 16:13 UTC269 views16 reactionsread 8 August 2026
Photo

Эксперимент: какая нейросеть лучше справляется с задачами ПТО Началось всё со спора с ПТО. Коллеги сказали примерно так: «Видели мы этот ваш DeepSeek. Ничего он особо не умеет. Наши задачи он решать не в состоянии». Мне показалось, что это хороший повод проверить не общее впечатление от нейросетей, а конкретный результат на конкретной задаче (ну и в целом я закусилась конечно). Потому что одно дело - открыть беспла

🔥8💯42👍2

31 May 2026, 06:51 UTC385 views21 reactionsread 8 August 2026
File

Я хочу показать полезнейший для меня сценарий применения ИИ - анализ аудио совещаний. Не в смысле "сделай краткий протокол” (протокол это кстати тоже хорошо и полезно, но сейчас не об этом), а мне здесь интересен не диктофон с MBA, а внешний взгляд, который после встречи может помочь (когда кожаные мешки выдохлись придумывать). Суть идеи в том чтобы ИИ помогал увидеть не только то, что было сказано, но и то, что не

🔥126👍3

17 May 2026, 13:41 UTC411 views17 reactionsread 8 August 2026
Photo

Даниэль Канеман писал, что у человека есть две системы мышления. Система 1 - быстрая, автоматическая, интуитивная (она мгновенно принимает решения и экономит психическую энергию. Её задача - быстро думать). Система 2 - включается не каждый раз, а когда нужно разбираться в сложной, новой или неоднозначной задаче. Но проблема в том, что думать дорого, неприятно и часто лень. Человеческий мозг вообще не любит начинать

🔥10💯51🗿1

10 May 2026, 02:09 UTC706 views23 reactionsread 8 August 2026
Photo

ИИ не внедряется через вдохновение (я проверяла) Как я это поняла: провела несколько мастер-классов по ИИ (в общей сумме для 130 человек в компании) и почти ничего не внедрила. Звучит как провал, но это был полезный вывод. Когда я начала разбираться с ИИ, мне казалось, что все просто и надо просто показать людям инструмент, объяснить, как пользоваться, дать примеров, и дальше оно как-то само поедет. Тем более что п

11👍7💯5

29 Apr 2026, 13:13 UTC453 views13 reactionsread 8 August 2026
File

На этой неделе у меня была хорошая прИИкладная задача: большой командой не-только-юристов разобрать (быстро и без ошибок) очень большой объем юридических данных. Что мы имеем на входе: Правила землепользования и застройки г. Новосибирска (на 446 листах), и три НПА о внесении изменений в них (самый большой из - на 226 листах). Сами НПА о внесении изменений сформулированы как «в п. 3 пп. 2.5.12 добавить «строить можно»

👍84💯1

26 Apr 2026, 10:09 UTC645 views11 reactionsread 8 August 2026
Photo

Про галлюцинации. Во первых, они есть и их не может не быть (так работает этот инструмент). Но во вторых, неприятно даже не то, что ИИ ошибается, а то, что ошибается очень уверенно. Первый яркий случай был у меня в 2024-м. Искала судебную практику через DeepSeek (тогда ещё у него не было доступа в интернет), и он выдал нормативный акт по Томской области: номер, дата, формулировки - всё прилично. Только вот такого пос

👍82🔥1

26 Apr 2026, 10:04 UTCviews —

Право на ИИ pinned «Всем привет. Я Юлия Якименко, директор юридической службы Группы Мета и этот канал я завела про то, что сейчас больше всего меняет мою работу: ИИ в юридической функции, бизнес-процессах и управлении. В этом канале я буду писать о своей практике: что реально…»

26 Apr 2026, 10:04 UTC506 views9 reactionsread 8 August 2026

Всем привет. Я Юлия Якименко, директор юридической службы Группы Мета и этот канал я завела про то, что сейчас больше всего меняет мою работу: ИИ в юридической функции, бизнес-процессах и управлении. В этом канале я буду писать о своей практике: что реально работает, что совсем пока не работает (но это довольно быстро меняется), как проверять результат, как внедрять это в команду и как при этом не потерять юридическо

🔥9

26 Apr 2026, 03:39 UTC292 viewsread 8 August 2026
Forwarded from @ilovedocs

Очень мне полюбилось выступление Юлии Якименко на Рунетлекс конф про использовании дипресерч в юридических задачах. Во-первых, сценарий достаточно простой и интуитивно понятный. Во-вторых, можно использовать сервисы без ВПН в том числе. В-третьих, тут нет никаких проблем с конфиденциальностью и страхов по этой теме. Идеально😌 Поделюсь им с вами. Доступ к записям всей конференцию можно купить на сайте или получи

26 Apr 2026, 03:38 UTC378 views13 reactionsread 8 August 2026
File

Всем привет. Начинаю этот канал с темы, с которой недавно выступала на Рунетлекс АИ Конф (далее репост из ilovedocs Паши Мищенко, там ссылка). Канал я хочу вести про ИИ в юридической работе, бизнес-процессах и управлении юридической функцией. Не в формате "нейросети скоро всех заменят” (хотя страшно, коллеги, ой страшно) и не в формате восторженных подборок сервисов, а скорее из практики: что реально работает, где

👍121

Showing the 12 most recent of 13 posts we hold for @metayurist. 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 — 869,812 of 1,350,102entries 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

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

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

“Право на ИИ” (@metayurist), 255 subscribers as measured 8 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/metayurist.

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.