Channel
@profi_kursi_gaidi
On this record: Topic · Growth · Engagement · What this channel posts · Posts · Citations · Telegram's recommendations · Cite this entry
93,056subscribers
-2,121 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 31,623–100,000.
| Telegram ID | -1001232306724 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @profi_kursi_gaidi |
| Description | Профи в своем деле 🚀 👉 Купить рекламу https://reklama.expert-book.pro/telegram Менеджер @JaMasha 📖 Реклама внутри книги https://expert-book.pro/pp 🥇 Книга, которая усиливает ваш статус: https://expert-book.pro/ ВКонтакте: https://vk.com/forbes_up |
| Created | 21 January 2018 — measured — cross-checked against a third-party dataset (TGDataset) |
| First recorded | 6 August 2026 |
| Last confirmed live | 7 November 2026 |
| Measurements held | 62 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 7 November 2026 |
| On Telegram | t.me/profi_kursi_gaidi |
Education — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q6_K_XL, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 20 August 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 99% 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.
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 7 Nov 2026, 08:47 | 93,056 | -2 |
| 6 Nov 2026, 12:09 | 93,058 | -73 |
| 5 Nov 2026, 09:39 | 93,131 | +3 |
| 3 Nov 2026, 09:55 | 93,128 | -10 |
| 2 Nov 2026, 13:00 | 93,138 | -101 |
| 1 Nov 2026, 09:44 | 93,239 | -59 |
| 31 Oct 2026, 06:36 | 93,298 | -174 |
| 30 Oct 2026, 03:00 | 93,472 | -58 |
| 29 Oct 2026, 01:09 | 93,530 | -35 |
| 28 Oct 2026, 03:27 | 93,565 | -61 |
| 27 Oct 2026, 06:10 | 93,626 | -74 |
| 26 Oct 2026, 02:45 | 93,700 | -35 |
| 25 Oct 2026, 00:44 | 93,735 | -66 |
| 23 Oct 2026, 22:39 | 93,801 | -62 |
| 22 Oct 2026, 23:19 | 93,863 | -10 |
| 21 Oct 2026, 19:37 | 93,873 | -72 |
| 20 Oct 2026, 15:41 | 93,945 | -4 |
| 19 Oct 2026, 12:41 | 93,949 | -39 |
| 18 Oct 2026, 10:35 | 93,988 | -7 |
| 17 Oct 2026, 11:59 | 93,995 | first reading |
54 posts held, back to 31 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 189 pages of 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 5 November 2026 |
|---|---|
| Posts held | 54 (31 May 2026 – 5 November 2026) |
| Views total | 47,400 |
| Reactions total | — |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 7 Nov 2026, 18:23 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 7 November 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.
Telegram’s own ‘edited’ marker: 0 of 10 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).
Тебя так долго учили быть хорошим, что ты забыл, чего хочешь. Хороший сын должен. Хороший муж обязан. Хороший сотрудник не подводит. Хороший друг всегда поможет. Хороший человек поймёт, потерпит, уступит и желательно ещё поблагодарит за возможность. Прекрасная система воспитания. Особенно для всех, кроме тебя. К сорока годам можно заработать деньги, построить карьеру, обзавестись семьёй и однажды обнаружить, что пол…
Модель Jev теперь видит картинки и работает с большим контекстом Помните Jev, ту самую модель, которая не галлюцинирует? Её серьёзно прокачали. Теперь она умеет анализировать изображения, а её «память» — контекстное окно — увеличили аж в четыре раза. Это значит, она может обрабатывать гораздо больше данных за один запрос, сохраняя связность и точность. Особенность Jev в том, что она общается не текстом, а чистым ко…
Опыт IT-компании как деловой актив Как превратить внутренние наработки и кейсы в полноценную книгу, не раскрывая коммерческих тайн и не отвлекая команду надолго от проектов? В статье на примерах разобрали, как определить аудиторию, распределить роли, оценить бюджет и сроки, а также как потом использовать издание в продажах. Смотрите порядок действий.
«Ваш кофе готов. Ваше будущее — не очень» В одном маленьком кафе есть кассовый аппарат с паршивой привычкой. Иногда он печатает на чеке два лишних слова: «Последний визит». Без предупреждений, объяснений и возможности пожаловаться администратору. Люди после таких чеков действительно перестают возвращаться. Правда, однажды выясняется, что самое страшное предсказание может касаться вовсе не смерти. Жанна работает зде…
Просто не верю, что грузинская Кола теперь под запретом Как же без легендарного напитка, который ассоциируется с жаркими летними вечерами и отдыхом? Оказалось, под ограничение попал не только алкоголь, но и некоторые безалкогольные позиции. Получается, теперь любителям особого вкуса придётся искать альтернативы или вспоминать рецепты из прошлого. На полках магазинов уже начались изменения, ассортимент постепенно ко…
Бухгалтеры тоже пишут книги, но осторожно Как превратить рабочие кейсы в книгу, не нарушив конфиденциальность клиентов? Разобрали на примере бухгалтерской фирмы: от сбора и обезличивания исходников до проверки фактов, построения структуры и безопасного запуска. Изучите этапы работы с экспертным текстом.
Робот учитель за миллион долларов Он выглядит как человек, но не устает и работает без выходных. Такой преподаватель мечта для любой школы. Но первая попытка внедрить робота в классе закончилась громким скандалом. Оказалось, компания-создатель связана с производством взрослых игрушек. Родители и учителя назвали проект жутким. Сейчас его приостановили, но тренд уже не остановить. Китай вовсю тестирует виртуальных на…
Мы вообще удивительно хорошо умеем оформлять возвраты. Не подошёл размер — вернуть. Не понравился цвет — вернуть. Передумал — вернуть. С людьми, решениями и собственной жизнью чуть сложнее. На этом и построен «Кот из отдела возвратов». В огромной компании появляется кот, который начинает садиться на коробки именно тех клиентов, чья настоящая причина возврата совсем не совпадает с той, что написана в анкете. И пос…
Как всегда учиться у лучших Можно получить реальную пользу даже из смешных проектов от крупных компаний. Их шутки часто оказываются на переднем крае прогресса и яркими метафорами для обучения. Возьмём недавний пример — Google Japan выпустила шуточную клавиатуру, где кнопки приезжают к пальцам на замкнутой ленте. Вся философия успешного обучения и работы прямо здесь: не нужно тратить силы на поиск. Нужные инструмент…
ISBN и выходные данные книги без мифов Вы хотите издать книгу как эксперт, но технические тонкости вроде ISBN и оформления выходных сведений кажутся запутанными. В статье разобрали, для чего на самом деле нужен этот номер, где его получить и как правильно оформить титул, оборот и штрихкод, чтобы избежать проблем с распространением. Также собрали порядок действий с обязательными экземплярами. Разберитесь с формальнос…
Когда прогресс бьёт по природе Кажется, что любое экологичное новшество должно приносить планете только пользу. Солнечные панели стали дешевле, светодиоды почти вечны, а переработка вошла в привычку. Но почему-то нагрузка на окружающую среду не падает, а порой даже растет. Всё дело в эффекте рикошета. Люди начинают использовать более эффективные технологии активнее. Сэкономили на топливе — стали чаще ездить. Купили…
Книга вышла и легла на склад: как предпринимателю встроить ее в продажи за 90 дней Книга вышла, но сама в продажи не пойдет. План на 90 дней: кому передавать экземпляры, что считать результатом и как не превратить тираж в мебель Источник: © Т-Бизнес секреты
Showing the 12 most recent of 54 posts we hold for @profi_kursi_gaidi. 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.
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.
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.
Telegram’s own answer, not this register’s. When this register asks Telegram’s API what is similar to this channel, this is the list it returns, in the exact order Telegram returns it — never re-sorted by subscribers or by anything else this register measures. The relationship, and the order, are Telegram’s; we record them and date them, and make no claim of our own about which of these channels actually resemble this one.
Read from Telegram’s recommendation API, most recently 16 August 2026. Telegram holds a list like this for a small and growing share of the register — how this is measured, and why most channel pages show nothing here.
The reverse of the list above, and a different kind of signal. This does not require this channel to have ever been asked about directly — each row below is a channel we DID ask Telegram about, whose Telegram-generated list happened to include this one. A channel can appear here with an empty list above it, because being named by someone else’s query is independent of having been queried itself.
This channel appears in 20 seed channels' Telegram-generated recommendation lists in total. Each is Telegram’s list for THAT channel, not this one — see how this is measured.
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 7 November 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“PROFI | Курсы гайды” (@profi_kursi_gaidi), 93,056 subscribers as measured 7 November 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/profi_kursi_gaidi.
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.