3 measurements spanning 8 days, net +1. 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 185–186 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
16 Aug 2026, 07:57
186
+1
8 Aug 2026, 12:30
185
no change
7 Aug 2026, 23:26
185
first reading
Engagement
14 posts held, back to 24 April 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 · 30 days
60.0%
avg views ÷ 186 subscribers
Avg views / post
112
3 posts measured
Reaction rate
6.27%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
3
of 14 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.
What these figures were computed from
Window
Rolling 30 days · latest post in window 7 August 2026
Posts held
14 (24 April 2026 – 7 August 2026)
Views total
335
Reactions total
21
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
8 Aug 2026, 12:30 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
98 reactions across 14 posts, in 14 distinct kinds. The most used accounts for 23.5% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
😁
23
23.5%
👍
15
15.3%
❤
11
11.2%
🔥
10
10.2%
🎉
8
8.16%
🐳
8
8.16%
custom 5996993299884281226
6
6.12%
⚡
5
5.10%
💯
5
5.10%
✍
2
2.04%
🤔
2
2.04%
👏
1
1.02%
😍
1
1.02%
😢
1
1.02%
Custom emoji. One row above is a Telegram custom emoji, which the public preview renders as an element carrying only a numeric id — no character, and no image we can reach. The id is printed as-is rather than substituted with a look-alike glyph, because a stand-in would be our invention showing where a measurement should be. The count beside it isTelegram’s.
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 14 of the 14 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 98reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 14 most recent posts we hold, published 24 April 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.
Telegram Stars
Stars received
60
across the posts below
Posts paid on
8
of 14 we hold a reading for · 57%
Most on one post
52
single highest reading
A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @senior_junior_developer. 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 14 most recent posts we hold for this entry, published 24 April 2026 to 7 August 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.
Задача — сделать композитный ключ для записи кэша, состоящий из некоторых идентификаторов переданных сущностей.
В чем разница между этим:
val cacheKey = ids.joinToString { "," }
и этим?
val cacheKey = ids.joinToString(",")
Очевидно! Во втором случае нет бага на проде😺
Чуть подробнее для тех, кто не знаком с синтаксисом Kotlin. Разница в том, какому аргументу передаётся злосчастная ",". Посмотрим на сигнатуру метода…
Ну так что, в итоге вайбкодите уже свои проекты?
Так как Telegram пока не завезли отложенный постинг сторис, то приходится автоматизировать его самому, чтобы напоминать своим любимым папещикам подписчикам о выходе качественного контента. Как закончу, вы сразу же узнаете об этом 🐶
Но я тут больше хотел о технической стороне вопроса поговорить. У этого моего пет-проекта, как и у многих других, возникает вопрос с доме…
Как не надо начинать свой продукт в 2026 году (и вообще никогда)
Наткнулся на пост в LinkedIn, где разбились розовые очки разработчика при запуске своего продукта. Допущены все эталонные ошибки:
1) отсутствие ранней проверки гипотезы (а оно твоё вообще кому-то надо?)
2) вытекающее из первого отсутствие плана по привлечению первых готовых заплатить клиентов ещё до старта, и следующее за ним...
3) продолжительное врем…
Функциональное программирование в массы!
В результате опроса на знание терминов из функционального программирования выяснилось, что нам с вами стоит напомнить себе базовые понятия. Постарался сделать это на простых примерах понятным языком.
Функтор — это "контейнер", который поддерживает функцию fmap() (устоявшееся название). Она позволяет применить к каждому элементу внутри контейнера переданную функцию без измене…
Делаем свои рабочие станции AI-powered!
Cвой предыдущий ПК я собирал в далёком 2011 году. Как сейчас помню, это было время доминации Intel, но я был фанатом AMD, поэтому взял их тогдашний флагман с мощщщным названием Phenom II X6 1090T 😧😧😧
В 2021 году (десять лет прошло!) он стал неприлично долго компилировать рабочий Java-проект, поэтому я решился на апгрейд. На тот момент на полках магазинов только начали появлят…
Для своего навайбкоженного блога magusev.ru с помощью Playwright написал e2e и visual regression тесты. Первые через DOM/локаторы проверяют, что все нужные есть на страницах, навигация и внешние ссылки работают. Вторые — что не поползли вёрстка, шрифты и т.п. путём сравнения ряда заранее прихранённых эталонных скриншотов для разных разрешений с тем, что в моменте открывается в браузере. При желании что-то поменять ср…
В рамках ассессмента предложил коллеге решить такую задачу: нужно подготовить существующую систему (монолит с первой картинки) к внедрению в будущем новой функциональности.
У нас получилась монструозная система на второй картинке:
* добавили gateway, чтобы маршрутизировать запросы от Frontend
* разнесли ответственности IAM (auth-api) и работу с пользователями (user-api), чтобы снизить вероятность ошибок и разграничи…
Boris Cherny — создатель Claude Code. Кто мы такие, чтобы не прислушаться к его советам, как собственно этот Claude Code использовать?
Для этого можно, конечно, начать отслеживать его X Twitter, где он часто делится своим опытом... Но, как не сложно догадаться, нашелся энтузиаст, который собрал для нас всё в одном месте: howborisusesclaudecode.com. Отстающая по актуальности данных версия на русском — тут.
Почитать …
Нетворкаем!
Сходили с Наташей и важной тётей Ариной на продуктовый митап Почему хорошие команды делают плохие продукты.
Наташа выступала с классным докладом "Процессы, которые незаметно начинают мешать продукту".
Инсайты Что вынес для себя:
* у любого процесса, встречи и т.д. должен быть полезный выхлоп. Если его нет или вложенные ресурсы не оправдываются → нужно избавляться от коста (учимся расставлять приоритеты…
❤5😍1
Showing the 12 most recent of 14 posts we hold for @senior_junior_developer. 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.
Mentions
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.
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 16 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“senior junior developer” (@senior_junior_developer), 186 subscribers as measured 16 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/senior_junior_developer.
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.
