Channel
@pro_programmirovanie_v_osnovnom
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
18subscribers
+0 since we began measuring on 8 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1002708415160 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @pro_programmirovanie_v_osnovnom |
| Description | Больше 10 лет в разработке. В основном фронт и тимлидство, но случалось всяким заниматься. Делюсь случайными мыслями о разработке и не только |
| Created | Between 1 June 2025 and 30 September 2025— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 11 August 2026 |
| Last confirmed live | 15 August 2026 |
| Measurements held | 2 |
| On Telegram | t.me/pro_programmirovanie_v_osnovnom |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 11 Aug 2026, 19:16 | 18 | no change |
| 8 Aug 2026, 03:15 | 18 | first reading |
20 posts held, back to 20 October 2025 — 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 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 23 July 2026 |
|---|---|
| Posts held | 20 (20 October 2025 – 23 July 2026) |
| Views total | 15 |
| Reactions total | 2 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 11 Aug 2026, 19:16 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.
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 11 August 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. Below Telegram’s rounding threshold, so these counts are exact.
74 reactions across 20 posts, in 10 distinct kinds. The most used accounts for 39.2% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 🔥 | 29 | 39.2% | |
| 👍 | 21 | 28.4% | |
| 😁 | 5 | 6.76% | |
| 😱 | 4 | 5.41% | |
| 🙏 | 4 | 5.41% | |
| 🤣 | 4 | 5.41% | |
| ❤ | 3 | 4.05% | |
| 👌 | 2 | 2.70% | |
| 🏆 | 1 | 1.35% | |
| 👀 | 1 | 1.35% |
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 20 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 74reactions 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 20 October 2025 to 23 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.
Про кэширование fetch() в Next.js У некста 4 уровня кэширования, поэтому он считается темой со звездочкой при его изучении, хотя по идее база. В целом ничего сложного и полно обучалок, но многие путаются между слоями. Попробую сделать заметку-шпаргалку. Сегодня будет про первые два уровня Стандартный fetch в нексте переопределен, это все знают. Первый уровень кэширования fetch-запросов — Request Memoization. Под к…
🔥1😱1
Про деструктуризацию пропсов Давно заметил, что она стала де-факто стандартом в React-разработке: так учат на курсах, так показывают в видосах, даже линтеры часто на это настраивают. Мне это не нравится, и я попытался понять, почему так. Начнем с минусов. Конфликты имен и затенение переменных Получил в пропсы name. Деструктурировал. Отфильтровал список имен — в .filter() еще одна локальная переменная name. Сделал з…
👍1🔥1
На днях столкнулся с магией. Есть у меня личный проектик luny.ai — была когда-то идея запилить астрологическое приложение на фоне популярного шоу. Сервис я запилил, а бизнес не осилил, в итоге так и болтается в сети бесплатный, даже монетизацию не прикрутил, забил. Но сейчас не об этом. Пару месяцев назад объявили уязвимость в реакте и побежал все обновлять. Обновил и этот свой луни, задеплоился и пошел дальше работ…
😱3
Своей работы хватает, теперь еще эти ваши нейросети учить надо
🤣4
Давно меня тут не было, простите, если кто ждал, просто мне на ДР подарили PS5 и я обнаружил, что игровая индустрия создала так много прекрасных вещей в мое отсутствие, т.ч. вы должны меня понять. Начну продолжать с одной простой вещи, которая мне показалась очень полезной и малоизвестной. Иногда бывает такое, что TS не хочет выводить правильный тип из нашего кода, вот мой реальный пример: в пропсы компонента получ…
🔥4
Про DNS и EAI_AGAIN Сегодня узнал, что в Node.js, оказывается, есть свой DNS. Вообще-то он использует системный резолвер и по идее мы не должны замечать его присутствие, но все не так просто. Ситуация: пытаюсь отправить http-запрос из ноды получаю ошибку EAI_AGAIN. Это буквально означает "не получилось, попробуй еще раз". Само собой, сколько не пробуй, результат не менялся. Решение оказалось крайне неожиданным: нужн…
👀1👍1🔥1
Про инъекцию и инверсию зависимостей Dependency injection — это передача зависимостей во время выполнения кода. От обычных импортов отличается поздним связыванием, а это значит, что мы получаем более универсальные модули, не прибитые гвоздями к своим зависимостям. Но тут возникает вопрос: как же это возможно, если нашему универсальному модулю необходимо знать и понимать, как работать с этими внедряемыми в рантайме з…
👍1
Ищу синьёра фронтендера себе в команду. Стек: Next.js, TS, БЭМ. За рекоммендацию мое реферальное благословение
🔥3❤1🏆1
https://blog.cloudflare.com/18-november-2025-outage/ Интересно, как себя чувствует чел, положивший половину интернета. Вероятно, его уволили, но это ведь та самая история, которую потом можно внукам рассказывать)
😁1
#СТРОИМ_LLM Итак, у нас есть текст для обучения модели. Нарежем его на слова, отсортируем получившийся набор, удалим дубли и в итоге получим словарь для токенизации текстов. Описанную последовательность операций можно вынести в функцию createVocabulary для создания словаря по тексту. Вот, например: const vocabulary = createVocabulary( 'Привет! Это тупой текст для обучения модели, слова этого текста составят слов…
🔥3👍2
Про тесты Как бы это ни было странно и удивительно — не все согласны с тем, что тесты должны быть максимально тупыми и с минимальным количеством абстракций. Например, e2e-тесты или RTL: люди пишут навороченные page objects для поиска элементов на странице и манипуляции ими. Эти пэйдж обджекты конечно же похожи друг на друга, поэтому приходится делить их на абстракции и выносить переиспользуемый код. Само собой, эти …
🔥3👍1
#СТРОИМ_LLM Как мы уже говорили в прошлый раз, когда LLM обучается на каком-то большом наборе данных, эти данные переводятся в векторный формат, потому что алгоритмы обучения не работают с исходными данными — только с числами. Это преобразование по умному называется эмбеддинг. Почему и что там куда встраивается, я пока не понял, планирую дальше разобраться. На всякий случай вспомним, что такое вектор. Это математич…
🔥3👌1👍1
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @pro_programmirovanie_v_osnovnom. 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 — 266,491 of 1,549,376entries 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.
Republished by
Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.
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.
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 11 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Про программирование в основном” (@pro_programmirovanie_v_osnovnom), 18 subscribers as measured 11 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/pro_programmirovanie_v_osnovnom.
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.