✅ Провели вебинар на тему: «Memory Bank: как настроить внешнюю память для ИИ-агента в 1С-проекте» Спасибо всем, кто присоединился к нам! 🙌 На вебинаре мы подробно разобрали, зачем ИИ-агенту нужна внешняя память и как Memory Bank помогает сохранять контекст, накапливать знания и использовать их в работе с проектами 1С. Показали, как организовать долговременную память ИИ, чтобы он не терял важную информацию между сес…

Channel
ОНСОФТ
@onsoft_dev
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Stars · Posts · Cite this entry
133subscribers
-2 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 | -1002509234412 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @onsoft_dev |
| Created | Between 1 March 2025 and 31 July 2025— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 8 August 2026 |
| Last confirmed live | 25 August 2026 |
| Measurements held | 3 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 25 August 2026 |
| On Telegram | t.me/onsoft_dev |
Growth
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 25 Aug 2026, 03:05 | 133 | -2 |
| 8 Aug 2026, 23:46 | 135 | no change |
| 7 Aug 2026, 22:50 | 135 | first reading |
Engagement
20 posts held, back to 28 June 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
- 19.8%
- avg views ÷ 133 subscribers
- Avg views / post
- 26.3
- 3 posts measured
- Reaction rate
- 3.45%
- reactions ÷ views · ER floor
- Posts in window
- 3
- 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. It is computed over the 1 of 3 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 6 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 20 (28 June 2026 – 6 August 2026) |
| Views total | 79 |
| Reactions total | 1 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 8 Aug 2026, 23:46 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
9 reactions across 7 posts, in 3 distinct kinds. The most used accounts for 55.6% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 🔥 | 5 | 55.6% | |
| 👍 | 3 | 33.3% | |
| ❤ | 1 | 11.1% |
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 8 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 9reactions 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 28 June 2026 to 6 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.
Telegram Stars
- Stars received
- 1
- across the posts below
- Posts paid on
- 1
- of 20 we hold a reading for · 5%
- Most on one post
- 1
- single highest reading
A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @onsoft_dev. Telegram publishes the count on the public post preview alongside ordinary reactions, and this register reads it there. It is the only figure on this site that measures money moving rather than attention.
Stars are not reactions, and the two are never added. They are rendered in the same strip on Telegram and counted in the same shape, but one is a tap and the other is a purchase. The reaction totals and the engagement rate elsewhere on this page exclude every figure in this section, and no rate here is computed against a reaction count.
This is not revenue, and we publish no currency figure. What a Star costs a reader and what it pays a channel are different numbers, Telegram takes a share we cannot observe, and the terms have changed. Converting a Star count into money would be an estimate dressed as a measurement, so the count is where we stop.
Counted over the 20 most recent posts we hold for this entry, published 28 June 2026 to 6 August 2026. Star counts above 1,000 reach us in Telegram’s short form and carry the same three-significant-figure rounding as everything else on this page.
Recent posts
🚀 Вебинар: Memory Bank: как настроить внешнюю память для ИИ-агента в 1С-проекте 📅 Дата: 6 августа 2026 | 13:00 МСК 📍 Где: онлайн ИИ-агент без памяти каждый раз начинает работу с нуля. Он не знает особенностей вашего проекта, архитектуры решений, внутренних стандартов и накопленного опыта команды. Именно поэтому внешняя память (Memory Bank) становится ключевым элементом при внедрении ИИ в 1С-разработку. На вебинаре…
👍1
Почему LLM ограничены пропускной способностью памяти? 🚀 Кажется, что скорость работы языковых моделей определяется мощностью GPU. На практике главным ограничением часто становится скорость обмена данными между памятью и графическим процессором. 👇 🔹 Чтение весов модели Во время генерации каждого токена GPU многократно считывает веса модели и данные из видеопамяти. На это уходит значительная часть времени. 🔹 Передач…
Почему квантизация стала стандартом для LLM? ⚙️ Современные языковые модели требуют больших вычислительных ресурсов. Чтобы добиться более высокой эффективности, широко применяется квантизация. 👇 🔹 Что такое квантизация? Квантизация — это уменьшение точности представления весов модели, например с 16 или 32 бит до 8 или 4 бит. Это снижает требования к памяти и вычислениям. 🔹 Меньше потребление VRAM После квантизации…
Как построить AI-архитектуру, независимую от конкретного провайдера? 🏗️ Использование только одного AI-провайдера может привести к высоким затратам и сложностям при переходе на другие модели. Поэтому всё больше компаний строят гибкую AI-архитектуру. 👇 🔹 Единый слой Все приложения работают через единый API, а не напрямую с конкретной моделью. Это упрощает замену AI-провайдера. 🔹 Несколько моделей Архитектура позвол…
Почему одинаковые запросы могут стоить по-разному? 💰 Два одинаковых вопроса не всегда обходятся одинаково. Стоимость обработки зависит не только от самого запроса, но и от того, как с ним работает AI-модель. 👇 🔹 Размер контекста Даже одинаковый запрос может использовать разный объём предыдущей переписки или документов. Чем больше контекст, тем выше стоимость обработки. 🔹 Размер ответа Модели тарифицируют не только…
✅ Провели вебинар на тему: «Управление знаниями в эпоху ИИ: RAG, Memory Bank и корпоративная память для 1С» Спасибо всем, кто присоединился к нам! 🙌 На вебинаре мы разобрали, почему для эффективной работы ИИ недостаточно просто подключить языковую модель. Обсудили, как RAG, Memory Bank и корпоративная память помогают превратить ИИ в надежного помощника, который работает с актуальными знаниями компании, а не с догад…
📌 Вебинар: Управление знаниями в эпоху ИИ: RAG, Memory Bank и корпоративная память для 1С 📅 Дата: 23 июля 2026 | 13:00 МСК 📍 Где: онлайн Даже самые современные ИИ-модели не знают особенностей вашей компании и конфигурации 1С. Чтобы нейросеть давала точные и полезные ответы, ей необходим доступ к актуальным знаниям и корпоративному контексту. На вебинаре разберем, как с помощью RAG, Memory Bank и корпоративной памят…
Что ограничивает скорость современных LLM? ⚡ Кажется, что скорость работы языковой модели зависит только от мощности GPU. На практике на производительность влияет сразу несколько факторов. 👇 🔹 Пропускная способность памяти Во время генерации модель постоянно считывает свои веса и KV Cache из видеопамяти. Чем быстрее происходит обмен данными, тем выше скорость работы. 🔹 Размер модели Чем больше параметров содержит …
Почему AI становится частью WMS и OMS? 📦 Современные склады и интернет-магазины обрабатывают тысячи заказов ежедневно. Чтобы быстрее принимать решения и автоматизировать рутинные процессы, AI всё чаще интегрируют в WMS и OMS. 👇 🔹 Более точное управление запасами AI анализирует продажи, сезонность и спрос, помогая прогнозировать потребность в товарах и снижать риск дефицита или излишков. 🔹 Оптимизация обработки зак…
Как защитить корпоративный AI от утечки данных? 🔒 При внедрении AI компании работают с внутренними документами, клиентской информацией и другими конфиденциальными данными. Поэтому безопасность становится одной из ключевых задач. 👇 🔹 Разграничение доступа AI должен работать только с теми данными, к которым у пользователя есть соответствующие права доступа. 🔹 Локальное развёртывание Для работы с конфиденциальной инф…
❤1
Что такое метаданные и почему они важны для AI? 🏷️ AI работает не только с данными, но и с информацией о них. Именно метаданные помогают быстрее находить нужную информацию и учитывать контекст. 👇 🔹 Что такое метаданные? Метаданные — это информация, которая описывает сами данные: автор документа, дата создания, категория, язык, источник и другие характеристики. 🔹 Как AI использует метаданные? Метаданные помогают мод…
👍1
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @onsoft_dev. 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.
Stars beside a post are paid reactions — Telegram Stars, bought with money and spent on that post. They are a different unit from reactions and are never added to them, here or anywhere else on this page.
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 25 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“ОНСОФТ” (@onsoft_dev), 133 subscribers as measured 25 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/onsoft_dev.
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.