«В какой-то момент я поняла, что живу только вечером» Меня зовут Арина. Весь день я ждала момента, когда наконец закончу дела, переоденусь в домашнее, сделаю чай и сяду на диван. И вот тогда начиналась моя любимая часть дня: сериал, что-нибудь вкусное, потом ещё что-нибудь к чаю. Еда была моим способом поставить точку в тяжёлом дне. Я могла весь день питаться вполне нормально, но вечером словно включался другой ре…

Channel
Стройная и Неголодная🍔
@profitnesslife_main
On this record: Topic · Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
37,030subscribers
-1,239 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 31,623–100,000.
Register entry
| Telegram ID | -1001590999719 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @profitnesslife_main |
| Description | 🌼«ОСЕННИЙ МАРАФОН ПОХУДЕНИЯ» ✅Подпишитесь, принимаем моментально👍 ⌛️21 день и минус 10-12 кг 👋Отзывы: https://t.me/c/1544074613/20869?thread=17329 Для записи пишите «ХОЧУ В МАРАФОН» 👉🏻 @cholak_alex |
| Created | Between 1 August 2021 and 28 February 2023 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 7 August 2026 |
| Last confirmed live | 19 September 2026 |
| Measurements held | 34 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 19 September 2026 |
| On Telegram | t.me/profitnesslife_main |
Topic
Health & wellness — 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 9 September 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 why it has no browse page of its own yet.
Growth
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 19 Sept 2026, 15:17 | 37,030 | -42 |
| 17 Sept 2026, 06:39 | 37,072 | -63 |
| 15 Sept 2026, 08:55 | 37,135 | -45 |
| 13 Sept 2026, 15:57 | 37,180 | -38 |
| 11 Sept 2026, 17:21 | 37,218 | -46 |
| 9 Sept 2026, 04:37 | 37,264 | -89 |
| 5 Sept 2026, 18:17 | 37,353 | -54 |
| 3 Sept 2026, 18:18 | 37,407 | -43 |
| 2 Sept 2026, 11:25 | 37,450 | -20 |
| 1 Sept 2026, 08:57 | 37,470 | -14 |
| 31 Aug 2026, 11:35 | 37,484 | -27 |
| 30 Aug 2026, 13:57 | 37,511 | -20 |
| 29 Aug 2026, 14:34 | 37,531 | -29 |
| 28 Aug 2026, 11:34 | 37,560 | -49 |
| 27 Aug 2026, 10:27 | 37,609 | -69 |
| 26 Aug 2026, 07:05 | 37,678 | -99 |
| 25 Aug 2026, 08:33 | 37,777 | -25 |
| 24 Aug 2026, 07:33 | 37,802 | -33 |
| 22 Aug 2026, 13:34 | 37,835 | -33 |
| 21 Aug 2026, 03:34 | 37,868 | first reading |
Engagement
246 posts held, back to 3 August 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 83 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.
- ERR · 30 days
- 0.384%
- avg views ÷ 37,030 subscribers
- Avg views / post
- 142
- 142 posts measured
- Reaction rate
- 0.741%
- reactions ÷ views · ER floor
- Posts in window
- 142
- of 246 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 22 of 142 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 22 September 2026 |
|---|---|
| Posts held | 246 (3 August 2026 – 22 September 2026) |
| Views total | 20,190 |
| Reactions total | 25 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 22 Sept 2026, 13:11 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
- Photos
- ≈9,280
- Videos
- ≈7,030
- Links
- ≈2,060
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 22 September 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. A count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints these counters in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈142,000 means somewhere between 141,500 and 142,499.
- Video runtime
- 1m 20s
- Average length
- 11s
Measured directly from 7 videos 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
48 reactions across 34 posts, in 7 distinct kinds. The most used accounts for 62.5% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 30 | 62.5% | |
| 🔥 | 10 | 20.8% | |
| 👍 | 3 | 6.25% | |
| 😁 | 2 | 4.17% | |
| 👎 | 1 | 2.08% | |
| 🕊 | 1 | 2.08% | |
| 🤔 | 1 | 2.08% |
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 36 of the 246 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 48 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 246 most recent posts we hold, published 3 August 2026 to 22 September 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
«Я похудела, когда перестала доедать “последний кусочек”» Меня зовут Юля. У меня никогда не было ощущения, что я ем очень много. Обычные завтраки, обычные ужины, иногда сладкое к чаю. Но была одна привычка: мне обязательно нужно было всё доесть. Остался кусочек торта — жалко выбрасывать. В ресторане уже сыта, но на тарелке ещё половина пасты — надо закончить. Купила что-то вкусное домой — незаметно съедала всё за …
✨ Что вас ждёт в ОСЕННЕМ ОНЛАЙН-МАРАФОНЕ ПОХУДЕНИЯ: 1️⃣ Индивидуальный подход Вы заполняете анкету: цели, вес, образ жизни, ограничения. На основе этого вы получаете персональное меню и тренировки. Всё уже структурировано на 3 недели вперёд — без хаоса и «догадок». 2️⃣ Тренировки — короткие и результативные ⏱ До 30 минут в день, с акцентом на живот, талию и бёдра. Без перегрузок — но с реальным эффектом. 3️⃣ Питан…
«Я похудела не потому, что однажды собралась с силами» Меня зовут Марина. Я долго думала, что у стройных людей просто больше силы воли. Что они спокойно проходят мимо сладкого, никогда не заказывают доставку ночью и каким-то чудом просыпаются утром с желанием тренироваться. А у меня этого «характера» якобы не было. Поэтому каждая попытка похудеть выглядела как наказание: с понедельника новая жизнь, холодильник за…
«Я всегда думала, что для похудения придётся отказаться от нормальной жизни» Меня зовут Кристина. Именно поэтому я так долго ничего не меняла. Я люблю вкусно поесть. Люблю рестораны, пасту, десерты, поездки, завтраки в кафе. И каждый раз, когда начинала худеть, моя жизнь превращалась в бесконечное «это нельзя, то нельзя, здесь слишком калорийно». Обычно меня хватало ненадолго. В этот раз я решила попробовать инач…
«На первом свидании я соврала, что не люблю платья» Меня зовут Женя. Несколько лет назад меня позвали в красивый ресторан. Я заранее купила платье, сделала укладку и даже представляла, как классно буду выглядеть. А за час до выхода сняла его. Потом примерила второе. Третье. В итоге натянула свободную рубашку и брюки, а платье запихнула обратно в шкаф. Всем рассказывала, что просто не люблю женственную одежду и мне…
«Я узнала об этом от совершенно незнакомой женщины» Меня зовут Олеся. Я стояла в очереди за кофе, когда женщина позади меня вдруг спросила: — Девушка, простите, а где вы купили эту юбку? Я даже переспросила. Потому что несколько лет мой гардероб строился по одному принципу: ничего облегающего, никаких разрезов и желательно вообще не привлекать внимания к фигуре. А тут на мне была длинная чёрная юбка с высоким раз…
✨ Что вас ждёт в ОСЕННЕМ ОНЛАЙН-МАРАФОНЕ ПОХУДЕНИЯ, СТАРТУЮЩЕМ СЕГОДНЯ: 1️⃣ Индивидуальный подход Вы заполняете анкету: цели, вес, образ жизни, ограничения. На основе этого вы получаете персональное меню и тренировки. Всё уже структурировано на 3 недели вперёд — без хаоса и «догадок». 2️⃣ Тренировки — короткие и результативные ⏱ До 30 минут в день, с акцентом на живот, талию и бёдра. Без перегрузок — но с реальным …
«Я поняла, что всё зашло слишком далеко, когда начала отказываться от видеозвонков» Меня зовут Аня. Сначала я просто не любила фотографироваться. Потом стала включать камеру только под определённым углом. А потом однажды мама позвонила по видео — и я специально не ответила. Перезвонила обычным звонком и соврала, что камера не работает. После разговора стало так неприятно. Я пряталась уже не от чужих людей и не от …
«Мой купальник два года ездил со мной в отпуск. В пакете.» Меня зовут Лиза. Я купила его перед поездкой на море: чёрный, красивый, именно такой, какой давно хотела. Но на пляж в нём так и не вышла. Каждое утро доставала из чемодана, смотрела и выбирала закрытый купальник. А этот увозила домой со словами: «Ну ничего, следующим летом точно». Следующим летом история повторилась. А потом я начала худеть. Причём в эт…
❤1
«Я поняла, что похудела, когда курьер привёз мне чужой заказ» Меня зовут Полина. Как-то вечером мне привезли заказ из магазина одежды. Я открыла пакет — а там вместо моей футболки лежали короткие спортивные шорты и чёрный топ. Первая мысль была: «Ну это точно не на меня». Я уже несколько месяцев меняла питание, старалась больше двигаться и впервые не бросала всё после пары неидеальных дней. По одежде замечала, что…
«Я сказала подруге, что заболела. На самом деле мне просто нечего было надеть» Меня зовут Катя. Мы собирались большой компанией отмечать день рождения подруги. За два часа до выхода я начала собираться — и вот тут всё пошло не по плану. Я перемерила почти весь шкаф. Одно обтягивало, в другом не нравились ноги, третье снимала ещё до того, как успевала нормально посмотреть на себя в зеркало. В итоге я просто села на…
Showing the 12 most recent of 246 posts we hold for @profitnesslife_main. 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.
Forward network
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.
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 19 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Стройная и Неголодная🍔” (@profitnesslife_main), 37,030 subscribers as measured 19 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/profitnesslife_main.
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.