Education — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-FP8, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 10 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 99% confidence. This is a model’s judgement about what the channel is likely to be about, not a fact this register measured the way a subscriber count or a view count is measured — it can be revised on a later pass, and it carries no weight anywhere else on this page. How this classification works, and why it has no browse page of its own yet.
Growth
34 measurements spanning 54 days, net -321. 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 22,223–22,640 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded, most recent 20 of 34
Measured (UTC)
Subscribers
Change
30 Sept 2026, 12:40
22,271
-60
18 Sept 2026, 04:01
22,331
-10
16 Sept 2026, 01:00
22,341
-19
14 Sept 2026, 09:38
22,360
-6
12 Sept 2026, 16:21
22,366
-12
10 Sept 2026, 16:59
22,378
-18
7 Sept 2026, 14:57
22,396
-8
4 Sept 2026, 17:19
22,404
-9
2 Sept 2026, 23:33
22,413
-5
1 Sept 2026, 23:59
22,418
-7
1 Sept 2026, 02:04
22,425
-12
31 Aug 2026, 03:28
22,437
+1
30 Aug 2026, 01:52
22,436
-5
29 Aug 2026, 03:08
22,441
-13
28 Aug 2026, 04:25
22,454
-2
27 Aug 2026, 03:57
22,456
-7
26 Aug 2026, 00:23
22,463
-6
25 Aug 2026, 03:32
22,469
-2
23 Aug 2026, 22:02
22,471
-14
22 Aug 2026, 04:58
22,485
first reading
Engagement
37 posts held, back to 23 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 62 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
13.5%
avg views ÷ 22,271 subscribers
Avg views / post
3,020
12 posts measured
Reaction rate
0.917%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
12
of 37 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 29 September 2026
Posts held
37 (23 July 2026 – 29 September 2026)
Views total
36,190
Reactions total
332
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
30 Sept 2026, 05:25 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
34s
Average length
34s
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
1,554 reactions across 36 posts, in 9 distinct kinds. The most used accounts for 46.9% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
729
46.9%
🔥
516
33.2%
👍
141
9.07%
💯
78
5.02%
❤🔥
36
2.32%
😍
23
1.48%
🥰
17
1.09%
👏
8
0.515%
😁
6
0.386%
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 36 of the 37 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 1,554 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 37 most recent posts we hold, published 23 July 2026 to 29 September 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.
Осторожно, заготовки вызывают зависимость ⚡
Смотрим стратегические запасы Любови, выпускницы 8 потока.
Король ее морозилки — бульон 😁
После курса у меня зависимость от куриного бульона, не понимаю, как я раньше без него жила. Супы, соусы, отварить гарнир или просто кинуть вермишель — и будет суп за 15 минут.
Это лучшее вложение денег и единственное обучение, результатами которого я пользуюсь каждый день. Одна беда…
Побочный эффект «Гастрономии», которого не было в программе курса
На «Гастрономии» мы учим проектировать персональную систему питания: делать заготовки, быстро собирать ресторанные ужины за 15 минут и экономить бюджет. Но в чатах студентов регулярно происходят вещи, которые в учебный план не заложишь...
Делимся сообщением студентки:
«Кураторы и мои дорогие сокурсницы! Хочу сказать вам огромное спасибо! Чего я толь…
Пока вы боитесь еды из морозилки, моим студентам за нее платят⤵
🔥Сверху — заготовки, которые Юлия, выпускница 9 потока, делает на заказ.
➡ Снизу — аппетитные блюда, которые появляются на тарелке через 7-10 минут.
Пока многие уверены (и пишут мне в комментариях), что заготовки — это несвежая и невкусная еда, мои студенты окупают обучение и зарабатывают на кулинарных навыках.
⚡ Если понимать техники приготовления и …
Предзапись на Гастрономию: как зарегистрироваться, что дает и сколько стоит ❤️
Отвечаю на главные вопросы ⤵️
1️⃣ Предзапись бесплатна и ни к чему не обязывает. Зато вы получаете доступ к эксклюзивным материалам в канале предзаписи.
Там уже вышли:
✨ 200 идей заготовок
✨ Заготовки из баклажанов на зиму + конструкторы начинок
✨ Лайфхаки по выгодным закупкам на базе
✨ И другие полезные подборки
2️⃣ Для участников я п…
Готовлю 2 дня, чтобы не готовить весь следующий месяц!
✍️✍️✍️✍️✍️✍️
Наполнением своей морозилки поделилась выпускница 9 потока Александра.
После прохождения 9 потока активно пользуюсь знаниями, полученными на курсе😍 Расходы на продукты сильно сократились🤑
На прошлых выходных сделала заготовки на месяц 💪 Потратила все выходные, но я точно знаю, что это того стоит 🔥
А самое роскошное — что заготовки радуют не толь…
Как прожить без закупок и кулинарного рабства целый месяц?
🍽️🍽️🍽️🍽️🍽️
Позаботиться о себе заранее и сделать запас заготовок:
➡из которых можно собрать завтрак/обед/ужин за 5 минут;
➡которые нравятся вам и вашей семье.
Приглашаю вас на экскурсию в морозилку Маргариты, выпускницы Гастрономии ⬇⬇⬇
Из основного:
Морепродукты (мидии, креветки, коктейль)
Рваное мясо (свинина, говядина, курица)
Филе щадящего запекания
Мя…
Больше никаких доставок на случай внезапных гостей!
Если вы внедрили систему заготовок, как мои студенты, то вкусный и разнообразный стол можно собрать как конструктор из того, что есть в холодильнике 💃
Как написала Анастасия:
Я все чаще замечаю, что накрыть стол для меня все легче и легче, ведь я его собираю исходя из того что есть в холодильнике, блюда и меню рождаются очень быстро 🤣🔥
Вот что я имею в виду, когд…
Как превратить ящик баклажанов в стратегический запас бабагануша?
Инвестирую в сезонные продукты не только я, но и мои кураторы!
На фото — улов Людмилы, куратора школы Welldone, руководителя крупного кейтеринга в Воронеже и прекрасного профессионала в области гастрономии.
Белые баклажаны запекла, очистила от их тонкой шкурки, блендером и проварила с добавлением специй, оливкового масла, пасты тахини, лимонного сок…
Система Шелуши — в чём её суть? 🧑🍳
Мы часто говорим о заготовках. Но это только одна частичка системы, благодаря которой мои студенты:
⚡️ Тратят до 30% меньше на продукты и не оставляют всю зп в магазине у дома
⚡️ Экономят до 40 часов в месяц благодаря чёткому меню и скорости
⚡️ Питаются качественно, вкусно и сбалансированно
⚡️ Готовят ресторанные блюда без рецептов из простых и понятных продуктов
⚡️ Навели порядо…
8 кг кабачков, которые приносят радость ❤️
Так рассказала про свой выходной Ирина, выпускница 8 потока Гастрономии.
За 3 часа под сериал у нее получился роскошный объем заготовок для завтраков, перекусов и десертов к чаю.
1. Шоколадный брауни с кабачком. Это наш фаворитный рецепт для использования кабачка.
2. Блины кабачковые. Неожиданно оказалось ОЧЕНЬ вкусно. Потом их нафаршировала курино-сырной начинкой и курин…
Полезные находки для заготовок от выпускников Гастрономии ⚡
Вот такой набор скоро окажется в морозилке Александры, студентки 8 потока. Она проходила курс в прошлом году — до сих пор остались очень приятные воспоминания, и, конечно, навыки и привычки!
И муж тоже очень рад 🤩
Что использовано на фото:
✨пакеты черные для вакууматора — (ozon 247751994)
✨металлические формы (в них же можно запекать после дефростации) —…
200+ ИДЕЙ ЗАГОТОВОК НА КАЖДЫЙ ДЕНЬ 🔥
Все, кто заполняют анкету предзаписи на курс «Гастрономия», получают большую подборку из 200+ идей заготовок на завтраки, обеды, ужины и даже спонтанные приемы гостей.
Она составлена на основе любимых блюд из морозилок наших выпускников:
🔹 Базовые заготовки: томленая говядина, ростбиф, курица щадящего запекания, крепкие бульоны — чтобы собирать ресторанные тарелки за 10 минут.
🔹…
💯7🔥6❤3
Showing the 12 most recent of 37 posts we hold for @notes_welldone. 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.
Polls
The poll we hold for this entry, as Telegram rendered it when we read the post. A poll’s figures keep moving after that, so each one is dated.
The shares total 104%, above 100: this poll accepts more than one answer per voter. No per-option vote count is published, so the number of voters who chose each option is not derivable and is not shown.
Percentages only — there are no per-option vote counts here, because Telegram publishes none. The public post preview gives each option’s share and a single voter total, and nothing else. Multiplying one by the other would produce a per-option tally that looks measured and is not: the shares are rounded to whole numbers before we ever see them. We print what was published and leave the column that does not exist empty.
The shares need not add up to 100. Rounding alone puts many polls at 99 or 101. A poll that allows more than one answer per voter runs well past 100 by design, and several here do. The bars are drawn against a fixed 100% track at each option’s own percentage rather than normalised to the total, so a poll that exceeds it shows that it does instead of being quietly rescaled.
Read from the 37 most recent posts we hold, published 23 July 2026 to 29 September 2026. Telegram labels each poll by kind — an anonymous poll, a quiz, a closed set of final results — and that label is reproduced rather than paraphrased.
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 3 registered channels — 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 30 September 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Дневник Гастрономии👩🏼🍳” (@notes_welldone), 22,271 subscribers as measured 30 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/notes_welldone.
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.