Channel
@productcultio
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
12subscribers
+1 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1003276913574 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @productcultio |
| Created | Between 1 October 2025 and 31 January 2026— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 12 August 2026 |
| Last confirmed live | 12 August 2026 |
| Measurements held | 3 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 12 August 2026 |
| On Telegram | t.me/productcultio |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 12 Aug 2026, 12:07 | 12 | +1 |
| 12 Aug 2026, 06:16 | 11 | no change |
| 6 Aug 2026, 04:32 | 11 | first reading |
20 posts held, back to 4 May 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 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 29 July 2026 |
|---|---|
| Posts held | 20 (4 May 2026 – 29 July 2026) |
| Views total | 30 |
| Reactions total | 2 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 12 Aug 2026, 06:16 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.
15 reactions across 13 posts, in 5 distinct kinds. The most used accounts for 73.3% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 11 | 73.3% | |
| 👀 | 1 | 6.67% | |
| 😁 | 1 | 6.67% | |
| 🤣 | 1 | 6.67% | |
| 🥴 | 1 | 6.67% |
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 13 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 15reactions 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 4 May 2026 to 29 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.
Премиум против больших данных Уже не раз эту тему трогал, но она настолько большая, что можно ещё и ещё её обсуждать, и находить каждый раз что-то новое. Большие данные прекрасно помогают принимать рациональные решения. Можно посмотреть, какие сценарии встречаются чаще всего, какие обращения приносят больше денег, какие проблемы проще исправить и на каких пользователях выгоднее сосредоточиться. А потом обнаруживает…
❤1
Продукт как игра с положительной суммой Немного рассуждений про продуктовую этику и вообще суть. Не могу не попинать крупных игроков ;) . Есть популярное представление, что хороший продукт — это тот, который растёт, зарабатывает и показывает красивые графики на дашборде. Если GMV вверх, маржа вверх, инвесторы довольны, а продакт получил годовой бонус, значит продукт хороший. Но тут, как обычно, где-то спрятан крол…
❤1
И картинка к предыдущим постам для пущей иллюстрации происходящего 👁
👀1
Здравствуйте! Доработал начинку продукта очень интересной фичей, успел потестировать на своих задачах. Суть фичи в том, чтобы с одной стороны стать ещё более устойчивым к смене LLM-движка и запуску продукта on-premise, а с другой стороны экономить токены на контексте, при этом не теряя продуктовую память. Пока по моим тестам получилось сэконоить токены в два раза, в связи с этим добавил токенов в подписки, так что с…
❤1
Понял, что про сам продукт-то я и не писал толком. Название сервиса с одной стороны высмеивает карго-культ, когда в компании начинают выполнять продуктовые ритуалы и ожидают, что всё заколосится, а оно никак, а с другой стороны намекает, что продуктовая работа это ещё и построение продуктовой культуры. Культ продукта это квинтэссенция моего продуктового опыта, по сути чемоданчик с продуктовыми инструментами, которы…
❤1
Оптимизации законечены, подписки выкачены. Симуляция интервью находится в "Методы" -> "Интервью" -> "Симуляция". Специально запрятал поглубже в надежде, что никто не будет злоупотреблять. ;) Ну а так — официальный запуск открытой бета-версии состоялся, буду рад фидбэку и вдвойне буду рад, если задонатите в подписку в продукте, токены и хостинг оплатить можно будет.
❤1
Сделал подписки, пошёл проверять и считать, и выяснил, что сейчас симулятор интервью на 1 симуляции из 50 интервью сжигает токенов на $5. Пока не включаю подписки, или сумею оптимизировать затраты до более разумных, или это будет отдельная премиум фича :)
❤1
Тем временем открыл на всех фичу, которую ждали почти все продакты (но не всегда были готовы в этом признаться). Симулятор интервью с пользователями! Сейчас симулятор проводит по два интервью с каждой виртуальной персоной — интервью о проблеме, и затем интервью о решении. На выходе отчёт о том, у каких сегментов потенциально подтверждается проблема и какой потенциал к продаже и вообще достижению PMF есть. ОЧЕНЬ ВАЖН…
❤1
И ещё пинок в сторону коллег из ВК, уже даже не стесняются )
🥴1
Тем временем выпустил обновление продукта, теперь ProductCult не просто операционная система управления жизненным циклом продукта, а ещё и MCP-сервер (пока в закрытой альфе, если кто-то вдруг хочет потестировать — пишите). Теперь вы можете просто подключить вашего агента к ProductCult и получать стандартизованные продуктовые артефакты, менять их (например, по итогам транскрипта встречи), делать дополнительные проверк…
❤1
Наблюдаю за происходящим на рынке, прям наболело, что пришлось написать это всё на бумаге. Не про ИИ, а всё про основы. Начинается так: Задумал Никодим работу сменить, походил по собеседованиям и вышел на работу в компанию «Кубики и краски» в роли CPO. Всё было гладко да ровно на собеседовании: рассказывали, какое производство серьёзное, японское оборудование, кубики идеальные, и спрос есть. Говорили, что не хватае…
❤1
А вот тут коллеги из ВК Рекламы тоже удивили. Говорят вроде про рубли, а рисуют непонятный значок 🙈
❤1🤣1😁1
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @productcultio. 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 — 585,837 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.
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.
Named by 1 registered channel — 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.
Names
Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.
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.
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 12 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Культ продукта” (@productcultio), 12 subscribers as measured 12 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/productcultio.
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.