Telegram RegisterThe public register of Telegram

Channel

Semolina Code (Python / TypeScript)

@semolina_code_python

On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Stars · Posts · Citations · Cite this entry

7,299subscribers

-7 since we began measuring on 7 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of 3,162–10,000.

Register entry

Telegram ID-1001890650000
TypeChannel
Username@semolina_code_python
DescriptionПо вопросам: @ahillary
CreatedBetween 1 October 2022 and 30 September 2023— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded7 August 2026
Last confirmed live10 August 2026
Measurements held3
Confirmed unchanged1 time, most recently 10 August 2026
On Telegramt.me/semolina_code_python

Growth

7,2997,3077,3037 August 2026 — 7,306 subscribers8 August 2026 — 7,307 subscribers10 August 2026 — 7,299 subscribers7 August 202610 August 2026
3 measurements spanning 4 days, net -7. 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 7,298–7,308 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
10 Aug 2026, 23:317,299-8
8 Aug 2026, 02:427,307+1
7 Aug 2026, 07:337,306first reading

Engagement

20 posts held, back to 14 November 2025the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 11 pagesof Telegram’s post history, 20 posts per page.

Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 20 posts for this entry, the most recent from 30 March 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.

What this channel posts

Photos
16
Links
119

Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 12 August 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.

Reaction mix

1,345 reactions across 20 posts, in 18 distinct kinds. The most used accounts for 39.9% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
53639.9%
🔥40630.2%
👍22316.6%
😁584.31%
❤‍🔥251.86%
🥴241.78%
🙏211.56%
👏181.34%
👌80.595%
🤡70.52%
💘50.372%
🥰40.297%
20.149%
👀20.149%
🤣20.149%
🫡20.149%
👨‍💻10.074%
💩10.074%

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 20 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 1,345reactions 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 14 November 2025 to 30 March 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
66
across the posts below
Posts paid on
15
of 20 we hold a reading for · 75%
Most on one post
14
single highest reading

A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @semolina_code_python. 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 20 most recent posts we hold for this entry, published 14 November 2025 to 30 March 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

30 Mar 2026, 16:25 UTC≈5,600 views72 reactionsread 12 August 2026
Photo

Я просто в жесточайшем ахере с братка Криппи Чувак просто решил стать билдером: – Создал успешный продукт: perpdexlist.com – Раскачал X (твиттер): пост на 150к просмотров – И достиг какой-то невменяемой скорости принятия решения (пример на скрине) Криппи просто за 3 минуты написал пост и сразу дропнул (хотя помню как мы раньше каждый пост часами обсуждали). Думаю, что такой навык многим позволил бы двигаться быстре

31🥴24👍8😁4🔥3🤣2

25 Mar 2026, 13:09 UTC≈5,590 views67 reactionsread 12 August 2026

Знаете почему этот канал не растет? Потому что я тут немного передушнил и мне даже самому не хочется сюда закидывать что-то «НЕ СУПЕР ПОЛЕЗНОЕ» (мб ошибка) А так-то много чего я бы мог рассказать. За последние 3 месяца пощупал кучу AI инструментов, написал ещё большую кучу софта, залетел в стартап акселератор итд В общем, есть интересные и не очень мысли, которые я буду закидывать вот сюда, чтобы через 10 лет, сидя

51😁11💘5

30 Dec 2025, 13:11 UTC≈9,060 views59 reactions5 Starsread 12 August 2026

Курс: RAG для новичков Урок 6 (финальный). Как засунуть настоящего AI агента в RAG цепочку Ну тут вроде и по заголовку всё понятно. Разберём что такое AI агент и напишем своего. Потом соединим этого агента с RAG цепочкой (а потом удалим всё нахрен))) Что конкретно сделаем: – разберём, что такое AI-агент и чем он отличается от обычной LLM – разберём основные архитектуры AI агентов – напишем простого агента в LangC

🔥3913👌7

27 Dec 2025, 15:19 UTC≈6,910 views45 reactions2 Starsread 12 August 2026

Курс: RAG для новичков Урок 5. LangSmith: трассировка, отладка и тестирование приложений на базе LLM Время отдохнуть от кода и улучшить то, что у нас уже есть. Для этого используем инструмент визуальной отладки, который также покажет нам что происходило на каждом этапе нашего приложения – LangSmith Что конкретно сделаем: – подключаем LangSmith к нашему RAG – смотрим каждый этап цепочки: retriever → контекст → pro

32👍7🔥6

26 Dec 2025, 10:25 UTC≈5,470 views65 reactions2 Starsread 12 August 2026

Курс: RAG для новичков Урок 4. Как улучшить RAG pipeline: загрузка данных, разбиение, эмбеддинги и Chroma (LangChain) Тут мы наконец-то закончим создание нашего "идеального" RAG пайплайна: retriever, format_docs, prompt и LLM параметры. Что конкретно сделаем: – Retriever: similarity vs MMR, пороги релевантности, фильтры по метаданным – Post-processing: собираем контекст правильно, добавляем source/page, лимитируе

52🔥8👍5

25 Dec 2025, 11:47 UTC≈4,830 views46 reactions3 Starsread 12 August 2026

Курс: RAG для новичков Урок 3. Как улучшить RAG pipeline: загрузка данных, разбиение, эмбеддинги и Chroma (LangChain) Если в пошлом уроке мы просто написали простенький RAG pipeline, то в этом уроке мы попробуем довести его до "идеале", а именно этап индексации Что конкретно сделаем: – загрузим не одну страницу, а весь сайт через sitemap.xml – попробуем второй способ: рекурсивный обход ссылок внутри домена – науч

26❤‍🔥11🔥7👍2

22 Dec 2025, 17:17 UTC≈4,860 views38 reactionsread 12 August 2026

Случайно вставил ссылку на первый урок. Сейчас уже поправил, но вот на всякий случай: https://youtu.be/FxCez4KeR0I

👍2315

22 Dec 2025, 16:27 UTC≈5,010 views46 reactions11 Starsread 12 August 2026

Курс: RAG для новичков Урок 2. Первый рабочий RAG pipeline Вот и пришло время написать код, а именно RAG pipeline. ИИ начнёт отвечать по твоей информации, а не абстрактно. До сих пор без математики, но уже с кодом!! В уроке напишем полностью рабочий и применимый на практике код: – загрузка данных с сайта – деление текста на чанки – бесплатный embeddings (Ollama + HuggingFace) – векторное хранилище (ChromaDB) – по

🔥2412❤‍🔥8👍2

22 Dec 2025, 14:39 UTC≈4,760 views32 reactionsread 12 August 2026

Есть тут кто-то, кто: - учился - знает тех, кто учился - просто слышал что-то про Стартап Академию Сколково Стоит ли сходить, поучиться? Или есть какие-то альтернативы с хорошей экосистемой/комьюнити в направлении стартапинга/предпринимательства?

17😁12🔥3

18 Dec 2025, 16:47 UTC≈6,210 views70 reactions11 Starsread 12 August 2026

Курс: RAG для новичков Урок 1. Как LLM работает с документами и приватными данными (теория) В уроке я простым языком объясняю, как ИИ “думает” под капотом и как сделать так, чтобы он начал отвечать по твоей информации, а не абстрактно. Пока что без математики и без кода В уроке разбираем базу 😮: – почему ChatGPT / Gemini / Claude не видят ваши документы и свежие данные; – что такое RAG (Retrieval Augmented Genera

45🔥13👍82❤‍🔥1👏1

17 Dec 2025, 16:41 UTC≈5,160 views51 reactions2 Starsread 12 August 2026
Photo

Пилотный тест Супер простая статья про то как подготовить данные для тестирования модели Читать: Как создать пилотный тест для модели P.S. Данный урок потребуется для выполнения первого домашнего задания в обучении по RAG, которое начнется завтра в видеоформате на этом канале бесплатно (но со спонсором) SemolinaCode | Chat | YouTube | HowToCode | Prop

38❤‍🔥5🔥5👍3

10 Dec 2025, 14:44 UTC≈6,010 views79 reactions1 Starread 12 August 2026
Photo

Как удалить свой диалог с ChatGPT? Никак Я тут обнаружил, что если попытаться удалить свой диалог с ChatGPT, то под капотом у вас ничего не выйдет. Диалог просто перестанет у вас отображаться, но на сервере openai скорее всего всё будет сохранено Откуда такая догадка? Да просто во время запрос на удаление диалога отправляется PATCH запрос с параметром "is_visible: false". Да и в принципе PATCH запрос предназначен

34😁26👍12🤡6🔥1

Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @semolina_code_python. 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.

Citation-graph rank

Citation-graph rank — 265,934 of 1,151,006entries 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.

Mentions

Named by 6 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.

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 10 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“Semolina Code (Python / TypeScript)” (@semolina_code_python), 7,299 subscribers as measured 10 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/semolina_code_python.

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.