Telegram RegisterThe public register of Telegram
Telegram profile photo for Роман про OpenClaw

Channel

Роман про OpenClaw

@openclaw_it

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

254subscribers

+23 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-1003923405762
TypeChannel
Username@openclaw_it
CreatedBetween 1 April 2026 and 14 July 2026— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded8 August 2026
Last confirmed live15 August 2026
Measurements held4
Confirmed unchanged1 time, most recently 15 August 2026
On Telegramt.me/openclaw_it

Growth

231254242.57 August 2026 — 231 subscribers8 August 2026 — 231 subscribers8 August 2026 — 232 subscribers15 August 2026 — 254 subscribers7 August 202615 August 2026
4 measurements spanning 8 days, net +23. 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 228–257 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
15 Aug 2026, 19:36254+22
8 Aug 2026, 13:41232+1
8 Aug 2026, 10:15231no change
7 Aug 2026, 17:16231first reading

Engagement

20 posts held, back to 14 July 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
58.2%
avg views ÷ 254 subscribers
Avg views / post
148
16 posts measured
Reaction rate
1.21%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
16
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 14 of 16 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.

What these figures were computed from
WindowRolling 30 days · latest post in window 7 August 2026
Posts held20 (14 July 20267 August 2026)
Views total2,365
Reactions total25
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken8 Aug 2026, 10:15 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

32 reactions across 16 posts, in 7 distinct kinds. The most used accounts for 40.6% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
👍1340.6%
🔥928.1%
412.5%
👌26.25%
🤝26.25%
👎13.13%
🥱13.13%

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 16 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 32reactions 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 14 July 2026 to 7 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

7 Aug 2026, 11:43 UTC119 views2 reactionsread 8 August 2026

Я тут подготовил небольшую инструкцию и решил поделиться ей с вами. Вообще, мы используем ее внутри команды, когда человек только начинает работать с AI-агентами. Подумал, что многим здесь она тоже может пригодиться, поэтому собрал отдельный PDF-файл. Внутри пошагово разобрал: 🔸 как создать первого AI-агента; 🔸 как настроить его под свою задачу; 🔸 как подключить инструменты; 🔸 как проверить, что все работает. Без

1🥱1

6 Aug 2026, 14:23 UTC120 views1 reactionsread 8 August 2026
Photo

📌 Два типа cron-задач, которые стоит знать Когда настраиваешь расписание для агента, есть соблазн все задачи сделать по одному шаблону, но в OpenClaw cron-задачи бывают двух типов, и по-хорошему нужно использовать оба. 🔸systemEvent - закидывает сообщение прямо в основную сессию. Агент видит его как уведомление и отвечает в контексте текущего диалога, то есть помнит, о чем мы говорили, знает последние задачи. Удобно

👍1

5 Aug 2026, 13:54 UTC130 views2 reactionsread 8 August 2026

🔍 Как параллелить задачи? Вам наверняка знакома ситуация, когда просишь агента собрать информацию по трем темам и сидишь ждешь, пока он по очереди все обработает. Минут десять-пятнадцать, а то и больше, если задача тяжелая. В это время ни новый запрос не отправить, ни переключиться на другую задачу, пока агент занят. В OpenClaw есть механика subagents, и она решает эту проблему. Вместо того чтобы гонять задачи посл

🔥2

4 Aug 2026, 14:05 UTC134 views1 reactionsread 8 August 2026
Photo

⚙️ Когда агент зацикливается и жжет токены Бывает, даешь агенту задачу, а он начинает залипает на одной ошибке - вызывает инструмент, получает ошибку, вызывает снова с теми же параметрами, опять ошибка - и так раз за разом, пока ты не заметишь, а токены сгорают прилично. В OpenClaw есть встроенная фишка для защиты от подобных историй - tool-loop detection. Если агент вызывает один и тот же инструмент больше N раз п

👍1

3 Aug 2026, 14:25 UTC169 views5 reactionsread 8 August 2026
Photo

❓Что делать с частыми апдейтами Я долго обновлял OpenClaw по дефолтному каналу и пару раз ловил ситуацию, когда после апдейта что-то переставало работать как нужно. Вроде мелочь, но когда агент завязан в рабочие процессы, даже мелкий сбой напрягает. Учитывая, что OpenClaw растет довольно активно, они запустили канал extended-stable. Если в двух словах - это настройка для релизов, которые живут минимум месяц и получ

🔥4🤝1

31 Jul 2026, 14:18 UTC198 views1 reactionsread 8 August 2026
Photo

📄 Еще один кейс про управление большим количеством инструментов Обычно модель видит все доступные инструменты как список схем - каждый со своим описанием, параметрами, типами. Когда инструментов 10–15 это ок, но если их под сотню, промпт раздувается и модель начинает путаться. А еще, каждый вызов инструмента это отдельный round trip к провайдеру и на сложных цепочках токены улетают просто на пересылку схем туда-обра

1

30 Jul 2026, 13:12 UTC179 views1 reactionsread 8 August 2026
Photo

🔍 Нашел интересный кейс про проверку URL перед запросом Представьте ситуацию - агент получает задачу сходить в сеть и принести данные, вы настраиваете валидацию - перед каждым запросом проверяете что URL не ведет на локальный адрес, не указывает на metadata-эндпоинт, не резолвится в 127.0.0.1. То есть, все чисто и запрос уходит, а через секунду DNS-сервер возвращает уже другой IP и агент стучится на 169.254.169.254,

1

29 Jul 2026, 14:10 UTC154 views2 reactionsread 8 August 2026
Photo

🧠 Как устроена память агента и почему это важно понимать В OpenClaw нет скрытого состояния, все что агент помнит лежит в plain Markdown-файлах внутри его workspace. Если что-то не записано на диск - после перезапуска сессии этой информации не будет, и это не баг а фича, потому что вы всегда можете открыть файл и увидеть что именно агент «знает». Работает это через два слоя: 🔸 MEMORY.md - долгосрочная память, туда п

👍2

28 Jul 2026, 14:00 UTC142 views2 reactionsread 8 August 2026
Photo

🔐 Где заканчивается автоматическая защита файлов OpenClaw работает на вашей "машине" и может читать файлы, запускать команды, писать в директории и первое о чем обычно спрашивают - а что если агент выйдет за пределы своего workspace и полезет куда не надо? Для этого в OpenClaw есть fs-safe - библиотека которая на уровне файловых операций следит чтобы агент не выходил за границы разрешенной директории. Она ловит pat

👍1🔥1

27 Jul 2026, 14:45 UTC141 views1 reactionsread 8 August 2026
Photo

⚡️️ Почему агент стал работать быстрее Если вы обновляли OpenClaw в последние пару месяцев, могли заметить что cold turn - то есть первый запуск агента после перезапуска гейтвея - стал заметно шустрее. И дело не в том что кто-то пооптимизировал код, а в архитектурном решении которое напрямую влияет на повседневную работу. Суть в чем - раньше все лежало в ядре - каналы, провайдеры, медиа, плагины. Пакет рос, а вмест

👍1

24 Jul 2026, 12:33 UTC146 viewsread 8 August 2026

⚡️ ChatGPT-подписка теперь работает как модель для агента Раньше OpenClaw сам управлял циклом работы OpenAI-моделей - переводил между своим харнесом и тем, что OpenAI строит для агентов. Работало, но с лишним трением. Теперь для OpenAI-моделей по умолчанию используется Codex app-server - нативный рантайм от OpenAI. OpenClaw по-прежнему отвечает за каналы, память, cron, медиа и все инструменты платформы, а Codex бер

23 Jul 2026, 14:41 UTC145 views1 reactionsread 8 August 2026

🔍 Как устанавливаемые скиллы проверяются на безопасность Когда ставишь скилл извне, хочется верить, что его кто-то проверил. На ClawHub (публичный реестр скиллов) этим занимаются три независимых сканера - VirusTotal ищет вредоносный код, статический анализ ловит опасные паттерны, а NVIDIA SkillSpector выявляет скрытые инструкции для агента. Самое интересное - они почти не пересекаются. Из 67 тысяч проверенных скилл

🤝1

Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @openclaw_it. 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 — 53,722 of 1,481,217entries 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 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.

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

“Роман про OpenClaw” (@openclaw_it), 254 subscribers as measured 15 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/openclaw_it.

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.