Graphify строит граф знаний кода без единого вызова LLM Инструмент проходит по синтаксическому дереву Tree-sitter прямо на диске и складывает связи между функциями и файлами в граф. Каждая связь помечена: EXTRACTED - взято прямо из кода, INFERRED - выведено логикой. Любую можно проверить руками. На бенчмарке LOCOMO это дало 0.497 recall@10, тогда как специализированные системы памяти на том же тесте показали 0.048 …

Channel
Сергей Мод | Нейросети и Бизнес
@mod_ai
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
469subscribers
-2 since we began measuring on 13 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
Register entry
| Telegram ID | -1001391618674 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @mod_ai |
| Created | Between 1 March 2018 and 31 July 2021— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 13 August 2026 |
| Last confirmed live | 28 August 2026 |
| Measurements held | 4 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 28 August 2026 |
| On Telegram | t.me/mod_ai |
Growth
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 28 Aug 2026, 07:11 | 469 | -3 |
| 21 Aug 2026, 09:35 | 472 | +1 |
| 13 Aug 2026, 18:18 | 471 | no change |
| 13 Aug 2026, 00:48 | 471 | first reading |
Engagement
20 posts held, back to 5 July 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 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.
- ERR · 30 days
- 7.68%
- avg views ÷ 469 subscribers
- Avg views / post
- 36.0
- 1 post measured
- Reaction rate
- —
- this channel exposes no reaction counts
- Posts in window
- 1
- 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.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 3 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 20 (5 July 2026 – 3 August 2026) |
| Views total | 36 |
| Reactions total | — |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 13 Aug 2026, 00:48 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.
What this channel posts
- Video runtime
- 5m 56s
- Average length
- 51s
Measured directly from 7 videos 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
38 reactions across 10 posts, in 3 distinct kinds. The most used accounts for 55.3% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 🔥 | 21 | 55.3% | |
| ❤ | 12 | 31.6% | |
| 👍 | 5 | 13.2% |
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 10 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 38reactions 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 5 July 2026 to 3 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
Интересное интервью с Андреем Карпаты. Разговор о новой механике работы с AI-агентами и роли человека в этой системе. Полезно тем, кто строит бизнес с AI или планирует: • как переходить от одного чата к команде параллельно работающих агентов • как ставить задачи, передавать контекст и контролировать качество • как AI меняет разработку, исследования и образование • как автоматизация увеличивает скорость эксперимент…
👍1
Google выпустил Open Knowledge Format v0.2: доверие агентов без скоринга Формат решает одну задачу: агент, который генерирует контент, не оставляет за собой автора, к которому можно прийти с вопросом «почему ты это написал». Когда одна модель штампует десять тысяч тезисов за ночь, агент-читатель должен решить, доверять ли каждому - и сделать это до того, как разберёт текст по смыслу. OKF v0.2 даёт для этого пять яв…
90% кода можно писать моделью за $2 за миллион токенов Схема простая: дорогая модель (тот же Claude) остаётся архитектором - держит спецификацию, принимает решения, проверяет результат. А печатает код Grok 4.5, он в разы дешевле топовых моделей и токенов на задачу тратит примерно в два раза меньше. Маршрутит задачи между моделями бесплатный плагин для Claude Code с открытым кодом (лицензия MIT). Он сам решает, где …
❤4
Очень полезный гайд по настройке Hermes Agens (автономные AI-сотрудники). В гайде: • Настройка многоуровневой памяти и семантического поиска. • Оптимизация стоимости работы агента с помощью GLM 5.2 и роутинга моделей. • Самообучение агента, навыки, субагенты и мультиагентные сценарии. • Развертывание одного Hermes для работы с ПК, сервером и мобильными устройствами. • Настройка безопасной автономной работы через sa…
🔥2
HyperFrames от HeyGen ушёл в open source - и теперь видео собирается из HTML В HyperFrames агент пишет обычный HTML и CSS с покадровой анимацией. Headless Chrome отрисовывает кадры, FFmpeg склеивает их в MP4. Один и тот же HTML-файл каждый раз выдаёт одинаковый видеоряд - рендер детерминированный, без React и монтажных пайплайнов. Просто HTML. Apache 2.0, ~35 000 звёзд на GitHub, скиллы ставятся в Claude Code одно…
👍2🔥2
4 приложения на iOS, 0 пользователей, 0 дохода - в наше время это проблема касается почти каждого разработчика. Все строят приложения с помощью Claude. Быстро, без команды и денег на разработку. Раньше написать рабочий продукт умел не каждый - это само по себе было редкостью. Но сейчас продукт может собрать почти любой человек с подпиcкой за $20. А привести в бизнес первых пользователей - нет. Умение построить про…
На видео - AI-агент, который сам собрал сайт: от структуры страниц до готового кода. Я не вёл его за руку - один раз правильно построил контекст и поставил задачу. Раньше делегировать работу можно было только сотруднику. Сейчас точно так же можно делегировать её AI-агенту. Правило одинаковое: не умеешь ставить задачу сотруднику - он сделает её плохо. Не даёшь агенту контекст, четкие правила и память о задаче - рез…
❤4🔥4👍2
16 000+ звёзд на GitHub получил инструмент, который заменяет сразу 4 сервиса в бэкенде. Обычно любой бэкенд-проект начинается одинаково: нужна очередь задач, API, планировщик и система мониторинга (observability - слежка за тем, что происходит внутри системы). Это четыре разных инструмента, которые нужно связать между собой, прежде чем написать хоть одну бизнес-функцию. iii (читается "три ай") собирает всё это в од…
❤1🔥1
Mistral выложил в открытый доступ голосовую модель уровня ElevenLabs - и это всего 4 миллиарда параметров. Называется Voxtral TTS. В слепых тестах носители языка выбирали её голос вместо ElevenLabs Flash v2.5 в 68% случаев. Что умеет: • Клонирует голос по 3-секундному образцу - сохраняет паузы, ритм, интонацию • Отдаёт первый звук через 70 миллисекунд - подходит для живых голосовых агентов, а не только для озвучки…
31 ГБ векторных данных сжались до 4 ГБ - без единого часа обучения. Если у тебя AI-поиск по своей базе документов (RAG), каждый текст превращается в вектор - числовой отпечаток смысла. Чем больше документов, тем больше памяти жрут эти отпечатки. На 10 млн документов это легко 31 ГБ RAM. TurboVec - open-source библиотека на Rust (быстрый язык для системного софта) для такого поиска. В основе алгоритм Google TurboQua…
Загружаешь одну фотографию - и система выдаёт точную локацию, а следом список камер-считывателей номеров рядом, с именами владельцев. Платформа Raven (бывший GeoSpy) подключила базу из 100 000+ камер LPR по США - это камеры, которые автоматически считывают номера машин на дорогах. Как это работает: • загружаешь фото • AI определяет геолокацию по деталям на кадре • система показывает ближайшие камеры-считыватели ном…
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @mod_ai. 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 — 371,325 of 1,627,445entries 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.
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 28 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Сергей Мод | Нейросети и Бизнес” (@mod_ai), 469 subscribers as measured 28 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/mod_ai.
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.