4 measurements spanning 7 days, net -114. 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 5,210–5,358 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
14 Aug 2026, 21:04
5,227
-48
11 Aug 2026, 19:42
5,275
-51
8 Aug 2026, 14:03
5,326
-15
7 Aug 2026, 15:46
5,341
first reading
Engagement
20 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 7 pagesof Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
13.8%
avg views ÷ 5,227 subscribers
Avg views / post
724
8 posts measured
Reaction rate
0.481%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
8
of 20 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 7 of 8 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.
What these figures were computed from
Window
Rolling 30 days · latest post in window 7 August 2026
Posts held
20 (15 June 2026 – 7 August 2026)
Views total
5,790
Reactions total
25
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
12 Aug 2026, 04:31 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.
Reaction mix
74 reactions across 19 posts, in 7 distinct kinds. The most used accounts for 32.4% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
👍
24
32.4%
❤
23
31.1%
🔥
12
16.2%
🙏
5
6.76%
😁
4
5.41%
👎
3
4.05%
👏
3
4.05%
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 19 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 15 June 2026 to 7 August 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.
Advertising
Ad load
5.00%
1 of 20 posts carry an ad marker
Regulatory tokens
1
posts carrying an erid · 1 distinct token
Median views · ads
960
over 1 measured post
Median views · rest
816
over 19 measured posts
An ad marker, not a judgement about a post. A post is counted here because it carries one of two explicit markings: an erid token, which Russian law has required on paid placements since 2022 and which is issued against a specific advertising contract, or a #реклама / #ad hashtag in the body, which is the channel declaring it itself. The first is documentary; the second is a self-declaration and is weaker. No classifier reads the text and decides — nothing on this site guesses that a post is an advertisement.
This is a floor, and it can only ever be a floor.A channel that runs paid placements without marking them produces no marker for us to count, and an unmarked ad is indistinguishable from an ordinary post on the public surface. The ad load above therefore means “the share of posts that declared themselves”, never “the share of posts that were paid for”. A low figure is not evidence of a channel that runs few ads.
Both figures are medians, and no ratio between them is published. Each is a view reading that actually occurred on a post, picked by percentile_disc rather than averaged, so one viral post cannot move it and no interpolated value is invented between two readings. The sample on one side is under five posts, which is too thin to compare. The two figures are shown side by side with the count behind each, and deliberately not divided into a headline like “ads get x% fewer views” — an arithmetic that is easy to print and, at this sample size, means nothing.
Advertising tokens recorded on this entry
erid
Posts
First seen
Last seen
2W5zFJfwZJy
1
14 July 2026
14 July 2026
A token repeated across several posts is one advertising contract placed more than once, which is what the identifier is for. The strings are reproduced exactly as they appeared in the post or in its click-through URL and are not validated against any registry — we record the marker a channel published, and whether it resolves to a real contract is a question for the register that issued it.
Measured over the 20 most recent posts we hold, published 15 June 2026 to 7 August 2026. Views are the latest single reading held for each post, and any reading at or above 1,000 is rounded by Telegram to three significant figures.
Разделяй и тестируй: @DataJpaTest и @WebMvcTest для быстрых тестов Spring Boot
#почитать
Начнём с того, почему вообще тесты могут быть медленными. Используя @SpringBootTest, мы просим Spring Boot поднять весь контекст приложения для каждого тестового класса. У нас доступны все бины, но часто все это избыточно. Например, хочется протестировать контроллер, а Spring загружает ещё и базу данных, и сервисы, и шлёт запро…
Как отсутствующий часовой пояс сломал автоматизацию тестов
#почитать
Я настроил окружение для запуска автотестов в сети. Все работало нормально; тесты – стабильно зеленые. Тогда я переключился на автоматизацию другого функционала. Но чем масштабнее становилась автоматизация, чем заметнее выделялась странность: одна конкретная функция стабильно выдавала ошибку, тогда как прочие тесты завершались успешно.
⏱Читать ст…
Три по цене одного, или как мы в Яндекс ID автотесты перепридумали
#почитать
О смещении фокуса с E2E к быстрым модульным тестам. Спикер рассказал, как пришли к этому подходу, с какими проблемами столкнулись и как их решали. Как по пути придумали новый инструмент для хранения функциональных требований огромного сервиса и учета покрытия продукта тестами (мы не верим в автоматический ковередж), который уже доступен в …
Авито запускает бесплатный онлайн-курс по QA! За 4 месяца вы пройдёте весь цикл работы QA‑инженера — от написания документации до создания своих автотестов с поддержкой экспертов из Авито.
Что вас ждёт?
- Советы и опыт экспертов. QA-инженеры Авито поделятся знаниями, как улучшать продукты с многомиллионной аудиторией.
- Практические кейсы для портфолио. Вы научитесь применять принципы тестирования и автоматизации, …
Группировка сабтестов в Go: от простого к сложному
#почитать
в большинстве случаев достаточно держать тесты плоскими, а когда нужна разная инициализация и очистка — добавить лишь один уровень вложенности. В статье разбираются плюсы и минусы разных подходов: от ручных t.Run до reflection-хаков и сторонних библиотек.
⏱Читать статью
Фикстуры в Playwright на простом примере
#почитать
Фикстуры Playwright — это готовые инструменты, которые помогают создавать тесты. Они берут на себя рутину: открывают браузер, создают страницы и управляют сессиями. В статье разбираем, какие бывают фикстуры, как они работают и зачем нужны.
⏱Читать статью
Словарь flaky-тестов
#почитать
Как и любому инженеру по автоматизированному тестированию, мне приходилось отлаживать и чинить разные flaky (нестабильные) тесты. Кроме того, я обратился к академической литературе о flaky-тестах, чтобы правильно разобраться с проблемой, над которой работаю. Меня удивило, что многие привычные термины имели слегка разные определения от статьи к статье, а в некоторых работах использовал…
От запахов к стабильности: рефакторим тесты на JUnit + Selenide
#почитать
Нам показалось интересным подойти к этой проблеме не со стороны теории, а со стороны практики: какие частые ошибки можно встретить в тестах, как их исправлять, и почему именно тесты нужно писать так, а не иначе? Мы продемонстрируем всё это для стека JUnit + Selenide.
⏱Читать статью
Почему ChatGPT заканчивается там, где начинается реальная работа
Тестировщику, который работает с реальными проектами, ChatGPT часто недоступен. Если в задаче есть внутренние спецификации, тест-кейсы, баг-репорты, персональные данные или коммерческая информация, передавать их внешним сервисам нельзя. Но искать требования, сопоставлять баги с релизами, разбираться в документации и анализировать изменения всё равно пр…
Автоматизируем синхронизацию тест-кейсов в ТестОпс: больше никаких ручных обновлений
#почитать
Меня зовут Вадим, я уже много лет в тестировании и сейчас работаю Head of QA в Альфа-Банке (Беларусь). За эти годы я успел поработать с десятками инструментов, написать сотни тест-кейсов и... потратить неприлично много времени на рутину, которую можно было автоматизировать ещё вчера.
Знаете, есть такая особенность нашей п…
Нагрузочное тестирование K6 (Концепт)
#почитать
Наша система хорошо покрыта unit-тестами, которые интегрированы в CI-процессы. Настроен запуск и контроль функциональных интеграционных тестов. После проделанной работы по обеспечению корректности выполнения бизнес-процессов возникли вопросы, связанные с производительностью, корректностью настройки компонентов системы, отказоустойчивостью.
⏱Читать статью
Тестирование без тонны кейсов: свобода, автотесты и экспертиза
#почитать
В этом посте хочется поделиться 20-летним личным опытом в тестировании и приходу к частичному отказу от тестовой модели с использованием тестовых кейсов. Переход был плавным. Не планировала загружать статью сложными метриками и цифрами, но хотела показать постепенную эволюцию сквозь призму личного опыта в стиле некоторого ревью.
⏱Читать стать…
👍2🔥1
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @qa_automation_it. 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 14 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Automation QA | IT” (@qa_automation_it), 5,227 subscribers as measured 14 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/qa_automation_it.
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.