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 12 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 55% 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 the other topics.
Growth
25 measurements spanning 94 days, net +779. 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 5,419–6,543 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded, most recent 20 of 25
Measured (UTC)
Subscribers
Change
9 Nov 2026, 13:36
6,413
+68
6 Nov 2026, 00:18
6,345
+8
3 Nov 2026, 09:49
6,337
-16
31 Oct 2026, 16:09
6,353
-35
28 Oct 2026, 10:45
6,388
+24
25 Oct 2026, 05:56
6,364
-8
21 Oct 2026, 21:09
6,372
-14
18 Oct 2026, 16:59
6,386
+153
15 Oct 2026, 08:09
6,233
+16
12 Oct 2026, 17:26
6,217
+152
5 Oct 2026, 21:19
6,065
+177
28 Sept 2026, 12:17
5,888
+143
15 Sept 2026, 21:17
5,745
+127
12 Sept 2026, 05:15
5,618
+15
7 Sept 2026, 21:02
5,603
+54
30 Aug 2026, 17:37
5,549
-10
27 Aug 2026, 18:47
5,559
-99
24 Aug 2026, 14:23
5,658
-14
20 Aug 2026, 15:56
5,672
+76
17 Aug 2026, 12:43
5,596
first reading
Engagement
41 posts held, back to 15 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 12 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
27.2%
avg views ÷ 6,413 subscribers
Avg views / post
1,740
9 posts measured
Reaction rate
1.31%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
9
of 41 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 5 November 2026
Posts held
41 (15 June 2026 – 5 November 2026)
Views total
15,680
Reactions total
206
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
6 Nov 2026, 13:31 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
1,064 reactions across 41 posts, in 9 distinct kinds. The most used accounts for 36.4% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
🔥
387
36.4%
💯
222
20.9%
👍
183
17.2%
🎉
124
11.7%
❤
106
9.96%
👏
34
3.20%
custom 5398080567386318300
4
0.376%
👎
2
0.188%
🤣
2
0.188%
Custom emoji. One row above is a Telegram custom emoji, which the public preview renders as an element carrying only a numeric id — no character, and no image we can reach. The id is printed as-is rather than substituted with a look-alike glyph, because a stand-in would be our invention showing where a measurement should be. The count beside it is Telegram’s.
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 41 of the 41 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 1,064 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 41 most recent posts we hold, published 15 June 2026 to 5 November 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
75
across the posts below
Posts paid on
21
of 41 we hold a reading for · 51%
Most on one post
7
single highest reading
A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @productVC. 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 41 most recent posts we hold for this entry, published 15 June 2026 to 5 November 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
Telegram’s own ‘edited’ marker: 0 of 9 posts held from the last 30 days (0%) carried it when this register last read them. The marker says a post was changed after publishing, not what it said before — this register holds the earlier wording only where an edit fell between two of its own reads (see the edit ledger and how it is measured).
Сегодня выдался горячий денёк. Вроде ничего не предвещало, но каждый день как новое испытание 🔥
Релизили "Каталог экспертов". Несколько моментов мешали запустить его сразу, но сегодня наконец выпустили. На dev всё было хорошо, а после выхода в прод мы с командой заметили несколько ошибок, которые нужно было срочно поправить 🙃🙃🙃
Благо, CTO быстро подключился: через агента внёс правки и обновил страницу на сервере. В…
Единая скорость команды 🚀
Мне кажется, это один из залогов успешного продукта. Особенно сейчас, когда с помощью агентов можно сильно ускорить работу, если умеешь ими нормально управлять.
Раньше можно было неделями обсуждать задачу, потом взять её в работу и ещё месяц ждать релиза. Сейчас такие скорости уже кажутся нереальными. За встречу минут на 35 можно обсудить задачу, поднять данные, проверить, так ли всё на са…
Когда выбираешь счёт для бизнеса, я бы сразу считал расходы хотя бы на год. Сколько стоит обслуживание, сколько переводов входит в тариф, во что обойдутся платежи подрядчикам. Всё это повторяется каждый месяц, поэтому полезно разобраться, какие условия останутся после окончания акции.
Совкомбанк для бизнеса запускает «Нечёрную пятницу». При открытии расчётного счёта дают:
⚪ 3 месяца обслуживания за 0 ₽;
⚪ переводы …
«Давайте быстро соберём и проверим гипотезу»🚀
Люблю этот подход, но иногда за желанием побыстрее запуститься легко пропустить вопрос: а мы вообще можем выпускать это в том виде, в котором придумали?🤷
Сегодня как раз обсуждали один из запусков с разработкой и юристом. И разговор довольно быстро ушёл от «как это собрать» к другим вопросам: ➡️ Какие данные используем? Кто получит доступ? С чем соглашается пользователь…
Красивый питч ещё не повод вкладывать деньги
На презентации у стартапа всё отлично: большой рынок, бодрая команда, выручка на графике растёт вверх и вправо. А потом начинаешь задавать вопросы: кто уже платит, за что, сколько стоит привлечение клиента и что будет с экономикой при масштабировании. Тут и начинается содержательный разговор 🙃
Продактам этот подход знаком. Прежде чем вкладывать ресурсы в разработку, нужн…
Каналы для тех, кто делает продукты 🚀🚀
Часто бываю на ProductCamp: и как участник, и как спикер. Больше всего ценю там общение: можно обсудить свою задачу, послушать, как её решают в других командах, и честно поговорить о том, что не получилось.
В этом году пока думаю, ехать или нет. Хочется, но задач сейчас столько, что не факт, что получится выбраться 📅
А пока поделюсь подборкой, которую собрали ребята из Produc…
Показал ребятам первую версию своей автоматизации: «Вау, круто, огонь». А сам сижу и понимаю, что результатом не доволен🤨
После системы бэклога взялся за продвижение релизов. Хочу, чтобы агенты готовили описание фичи, какую задачу клиента она решает, превью с гифкой или картинкой и выкладывали всё на отдельный ресурс для клиентов.
Начинаю копаться глубже и нахожу всё больше косяков. Со стороны вроде всё идеально, а…
После созвона все вроде договорились. Через неделю выясняется, что каждый понял решение по-своему 🧠 А тебе теперь вспоминать, что обсуждали, кто взял задачу и какой срок называли.
У mymeet.ai эту рутину забирает ИИ: записывает встречу, делает расшифровку по спикерам и собирает протокол с решениями, задачами, ответственными и сроками.
У ребят вышло приложение для macOS и Windows, с которым больше не нужно приглашать…
Я всё больше кайфую от возможностей ИИ 🤖
Вчера за одну ночь собрал себе систему ведения бэклога, потому что с приоритизацией в рабочем инструменте уже намучился 🙃
Часть крутых сервисов ушла с российского рынка, частью стало сложно пользоваться. У нас задачи живут в TeamStorm...но для моего сценария он капец какой замудрённый: хочешь просто собрать бэклог, задать критерии, поставить веса и увидеть порядок задач, а вм…
Народ, привет! ☕️ Сегодня утром было делать нечего, и я попросил Codex собрать мне свои стикеры и эмодзи для телеги. Посмотреть канал, вытащить мои продуктовые реплики и придумать под них смешные картинки.
Он сам собрал фразы, нарисовал стикеры, сделал анимированные эмодзи, подготовил файлы под форматы Telegram и сам всё загрузил в наборы. В итоге 60 стикеров и 22 живых эмодзи. От «Где бабки от фичи?» и «Делегирую» …
Сегодня выступал в Т-Бизнес Комьюнити на воркшопе про ИИ и управленческий учёт 🎙
Моя часть была про то, как перейти от обычного чата с нейросетью к нормальной работе с данными компании: проекты, агенты, безопасность, API и в итоге MCP, через который ИИ уже может работать с реальными данными и отчётами бизнеса.
На примере Финтабло показали, как агент может получать готовые ДДС, ОПиУ, Баланс и другие данные, а не пыт…
🎵 Я плачу за токены, плачу за токены,
Астра со мной, деньги льются на деплой 🌈
Недавно рассказывал, как спалил $40 на семи задачах. Думал: ну всё, механику понял, теперь буду расходовать токены умнее - фиг там 👮♂️
OpenAI выкатила новую математику. Теперь у Pro три тарифа: $100, $200 и $500. Причём новым пользователям Pro 200 дают уже меньший объём, чем был раньше.
И вот по моему реальному расходу старый Pro 200 д…
🔥14👍9🎉5❤4👏1
Signed Viktor Chertkov
Showing the 12 most recent of 41 posts we hold for @productVC. 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.
Forward network
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.
Mentions
Named by 4 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 9 November 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“От идеи до продукта B2B & B2C | Виктор Чертков” (@productVC), 6,413 subscribers as measured 9 November 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/productVC.
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.