Channel

НейроЧайник: ИИ для начинающих

@neuro_chainik

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

1,101subscribers

-4 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	-1003080898924
Type	Channel
Username	@neuro_chainik
Created	Between 1 August 2025 and 31 October 2025— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded	8 August 2026
Last confirmed live	17 August 2026
Measurements held	5
Confirmed unchanged	1 time, most recently 17 August 2026
On Telegram	t.me/neuro_chainik

Growth

5 measurements spanning 10 days, net -4. 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 1,100–1,106 and does not start at zero.

Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)	Subscribers	Change
17 Aug 2026, 14:27	1,101	-2
14 Aug 2026, 15:45	1,103	-1
11 Aug 2026, 12:14	1,104	-1
8 Aug 2026, 00:03	1,105	no change
7 Aug 2026, 17:18	1,105	first reading

Engagement

19 posts held, back to 25 March 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: 8.99%; avg views ÷ 1,101 subscribers
Avg views / post: 99.0; 1 post measured
Reaction rate: 5.05%; reactions ÷ views · ER floor
Posts in window: 1; of 19 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
Window	Rolling 30 days · latest post in window 21 July 2026
Posts held	19 (25 March 2026 – 21 July 2026)
Views total	99
Reactions total	5
Forwards / comments	not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken	8 Aug 2026, 00:03 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

254 reactions across 19 posts, in 10 distinct kinds. The most used accounts for 48.0% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction	Count	Share
👍	122	48.0%
🔥	67	26.4%
❤	21	8.27%
🤝	21	8.27%
👏	11	4.33%
🎉	3	1.18%
👻	3	1.18%
💯	3	1.18%
🤔	2	0.787%
😢	1	0.394%

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 19 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 254reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 19 most recent posts we hold, published 25 March 2026 to 21 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

21 Jul 2026, 08:10 UTC99 views5 reactionsread 8 August 2026

Forwarded from @neuropanda_appFile

Как-то уже говорили: среди задач проекта есть создание программы под ключ по написанию нон-фикшн с ИИ Нюансов масса, но дело идет. Прошли этап осмысления, сборки скелета, содержания, форматов, стиля. Важный момент: параллельно с программой мы сразу пишем несколько книг с нуля (не про ИИ), которые потом выложим в открытый доступ. Они и будут лучшим доказательством качества программы и конечного продукта Прикрепляе…

🔥3👍2

13 Jul 2026, 15:16 UTC214 views10 reactionsread 8 August 2026

Что такое механизм внимания ИИ и как он на самом деле работает Слово "внимание" применительно к ИИ = конкретный механизм – тот самый, из-за которого ИИ иногда игнорирует ваши требования, теряет детали из середины диалога и цепляется за случайное слово в промпте. Разберем без математики, на уровне, который нужен практику Начнем с главного отличия. Человек читает текст последовательно: слово за словом, удерживая в …

👍7❤3

10 Jul 2026, 07:58 UTC350 views16 reactionsread 8 August 2026

Почему "напиши как человек" не работает – и что прописывать вместо Наверное, самая частая инструкция в промптах по всему миру. И одна из самых бесполезных. ИИ в ответ на "пиши как человек" чуть теплеет, вставляет пару разговорных словечек – и продолжает выдавать тот же нейросетевой текст. Разберем, почему инструкция пустая и чем ее заменить - Причина первая: модель и так уверена, что пишет как человек. Она обучен…

🔥9👍6❤1

27 Jun 2026, 09:30 UTC261 views6 reactionsread 8 August 2026

Типичное правило жизни, которое не всегда работает с ИИ Как мы привыкли мыслить? - Если этот крем для рук не справился, мы его больше не покупаем. - Если попробовали какой-то рецепт, и блюда не понравилось, в топку его. И тд и т.п. Этому нас научила сама жизнь: зачем тратить ресурсы на новые попытки, если уже ясно, что не то? И мы по привычке переносим этот же принцип на ИИ: - Дали нейросети сложную задачу, он…

👍6

25 Jun 2026, 07:24 UTC247 views9 reactionsread 8 August 2026

"Для ответа в выйди в Сеть и изучи" Очень простое дополнение к запросу, которое используют далеко не все. Особенно критично, когда нужны актуальные данные. Типовая ошибка – думать, что ИИ всегда дает полноценные данные. Особенно если на панельке мелькает нажатый "Web поиск" На самом деле ИИ ленивый. И часто он ищет информацию по данным из базы обучения, а не Сети. Да, какие-то модели сами идут в Сеть, но какие-то…

👍9

23 Jun 2026, 17:11 UTC294 views10 reactionsread 8 August 2026

Как давать нейросети примеры? Если нужны свежие идеи в каком-то формате, где у вас уже есть удачные находки (ответ другого ИИ. ваши решения) — сначала лучше не давать примеров. Пусть креативит и покажет — как сама решила бы задачу. Другие примеры дать никогда не поздно, НО если дать их заранее — креатива не будет, будет готовый вектор мышления. Если же нужны в похожем ключе (и хотите дать как примеры хорошего вып…

👍9🤔1

23 Jun 2026, 06:05 UTC261 views13 reactionsread 8 August 2026

Галлюцинации ИИ – это фича, а не баг ⠀ Сначала давай разберемся, почему ИИ вообще врет – без этого дальше будет непонятно. Итак, любая ИИ-модель не извлекает факты из базы данных. Она генерирует правдоподобное продолжение текста, токен за токеном. На вопрос “кто написал книгу Х” она не ищет ответ – она достраивает наиболее вероятную фразу. Если про реальный ответ в ней много данных, вероятное совпадет с правдой. Е…

👍7🔥4❤1🤔1

12 Jun 2026, 08:00 UTC315 views16 reactionsread 8 August 2026

Как заставить ИИ сначала строить каркас решения, а не сразу писать текст Дать модели серьезную задачу – статью, коммерческое предложение, стратегию, структуру курса – и она радостно начнет писать с первого слова. Это ее природа: ИИ генерирует текст последовательно, токен за токеном, и не может вернуться и переиграть начало. Какую дорожку выбрал в первых абзацах – по той и едет до конца Отсюда и типичный результат…

👍7🔥5❤4

8 Jun 2026, 11:29 UTC232 views8 reactionsread 8 August 2026

Forwarded from @panda_copyFile

Буквально вот мы писали рассказы, и пришла идея — а почему ты не собрать быстренько арки героев, план, стилевой слепок, карту быта, да и не написать что-то такое, что уже не рассказ, а и вовсе пятая часть книги в 250+ стр.? Интереснее всего было, конечно, как ИИ будет все держать. Сможет ли управляться в генерациях со всей махиной? Выяснилось — ChatGPT держит. Не всю книгу, но один участок, как на примере — да. То …

👏3👻3🔥2

7 Jun 2026, 07:15 UTC223 views8 reactionsread 8 August 2026

Forwarded from @panda_copy

Те самые рассказы, о которых говорили парой постов выше. Правда, решено было брать не 2 типа рассказов (обычный и фантастику), потому как вышло бы уж совсем много. Вместо этого – один рассказ Рэя Брэдбери, где вроде бы и фантастика, но при этом явный стилистический шлейф и глубокая атмосфера “обычного” рассказа. И уже на основе этого рассказа – ИИ писал свое. В Google Docs – по 2 рассказа с разными сюжетами от 2 И…

🔥4👍3👏1

5 Jun 2026, 09:30 UTC339 views14 reactionsread 8 August 2026

Совет: далеко не всегда нужно тратить ресурсы “платных” ИИ на все действия. Уже есть ряд нейросетей (те же DeepSeek, Qwen) – которые уже и так не факт, что слабее “платных”, и уж точно могут взять на себя ряд задач. Возьмем бесплатную Qwen. Это очень дисциплинированная нейросеть. Она реально на порядок сильнее того же платного Gemini Pro при удержании контекста. Например, если вы попросите Gemini переписать большой…

👍11💯3

15 May 2026, 07:06 UTC509 views19 reactionsread 8 August 2026

Мини-триггеры с макси-эффектом для PRO-промптинга Даже одного малюсенького триггера из списка ниже достаточно. чтобы радикально повернуть поиск или ответ ИИ в другую сторону. Как работает: например, вместо "найди еще факты" мы пишем "найди скрытые ага-моменты, которые обычно упускают" Результат будет совсем другой, часто — очень крутой и нестандартный 😉 👉Наборчик Ломают шаблоны ▫️ "это не одно и то же" — разбив…

👍12🔥4❤2🤝1

Showing the 12 most recent of 19 posts we hold for @neuro_chainik. 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.

НейроПанда. Управление ИИ
@neuropanda_app · 3,8104 posts НейроТексты: копирайтинг & ИИ промпты
@panda_copy · 2,1052 posts

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.

НейроПанда. Управление ИИ
@neuropanda_app · 3,8101 post

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

“НейроЧайник: ИИ для начинающих” (@neuro_chainik), 1,101 subscribers as measured 17 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/neuro_chainik.

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.