Channel
@tabu_openai
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
3,178subscribers
-5 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 3,162–10,000.
| Telegram ID | -1002435005494 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @tabu_openai |
| Created | Between 1 September 2024 and 31 March 2025— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 6 August 2026 |
| Last confirmed live | 12 August 2026 |
| Measurements held | 4 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 12 August 2026 |
| On Telegram | t.me/tabu_openai |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 12 Aug 2026, 20:13 | 3,178 | -5 |
| 9 Aug 2026, 17:22 | 3,183 | +3 |
| 7 Aug 2026, 02:58 | 3,180 | -3 |
| 6 Aug 2026, 06:36 | 3,183 | first reading |
21 posts held, back to 25 February 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 3 pagesof 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 7 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 21 (25 February 2026 – 7 August 2026) |
| Views total | 3,252 |
| Reactions total | 56 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 7 Aug 2026, 23:43 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.
235 reactions across 20 posts, in 4 distinct kinds. The most used accounts for 43.8% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 🔥 | 103 | 43.8% | |
| ❤ | 81 | 34.5% | |
| 👍 | 48 | 20.4% | |
| 🤝 | 3 | 1.28% |
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 21 of the 21 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 249reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 21 most recent posts we hold, published 25 February 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.
В Китае выложили в опенсорс компактную OCR-модель, которая за один проход обрабатывает PDF-документы объёмом до 100 страниц. Модель называется Unlimited-OCR. В ней всего 3 млрд параметров, и она спокойно работает локально. Что еще: - Однопроходный парсинг длинных документов: контекстное окно 32K - Мультиязычность: работает сразу «из коробки» - 93% точности: в стандартном бенчмарке распознавания (+6 пунктов к базово…
👍6🔥4
Недавно попался на глаза очень интересный визуальный инструмент — Voxel Icon. Если вкратце, это AI-скилл, который переносит объекты, эмодзи и абстрактные концепты в стильные «объёмные иконки из кубиков». Основные фишки: — Низкополигональный изометрический стиль. — Гибкая палитра: можно оставить родные цвета объекта или наложить свою цветовую схему. — Анимация: создаёт как статичные иконки, так и 4-кадровые зациклен…
🔥4👍3
Как-то писал про 1-ю часть классного бесплатного учебника по ML, а уже появилась 2 часть Гарвардский профессор выложил в открытый доступ 2-ю часть своего учебника по ML-системам — Machine Learning Systems at Scale (издательство The MIT Press). Бесплатно. Это продолжение фундаментального руководства, которое переходит от работы на одном устройстве к масштабным распределенным системам: от дата-центров до обслуживания…
👍4🔥3❤2
Anthropic сократили системный промпт Claude Code более чем на 80% и не увидели ухудшения результатов. Практический вывод: если ваш CLAUDE.md постоянно растёт, возможно, он уже не помогает агенту, а мешает. Что можно сделать прямо сейчас: Запустите в Claude Code: /doctor Откройте CLAUDE.md и удалите всё, что Claude может самостоятельно понять из структуры и кода проекта. Оставьте только действительно важное: — как …
👍4❤2🔥2
🎯 Follow a Goal: режим, в котором Codex работает до результата Режим /goal нужен для задач, в которых Codex должен самостоятельно пройти много этапов и не остановиться после первого промежуточного результата. Главное отличие от обычного запроса: текст цели одновременно становится и заданием, и критерием завершения. Codex продолжает работу, пока не сможет подтвердить достижение результата или пока ему не потребуется…
👍4❤2🔥1
Если бы меня попросили оставить один Skill для работы с LLM, я бы выбрал Grill with Docs. Это улучшенная версия популярного промпта Grill Me, который заставляет ИИ задавать уточняющие вопросы, пока задача не станет предельно понятной. Но у оригинала был минус: при долгой работе с кодом нейросеть забывала терминологию проекта, и специфичные детали приходилось объяснять заново. Grill with Docs решает это через идею …
❤7👍4🔥4
Какая бешеная неделя в AI 🤯 ИИ-дайджест №35 (21.03.2026 — 28.03.2026): 1️⃣ Anthropic в ударе: новые модели и тотальный контроль ПК. Компания готовит к релизу модели Mythos (которая будет мощнее Opus) и Capybara. Тем временем Claude Code получил Auto Mode, отложенные облачные задачи (работают даже при выключенном ПК) и научился полноценно управлять компьютером, причем команды можно отдавать прямо со смартфона. 2️⃣ …
🔥12❤8
🔥 Инженер Anthropic раскрывает карты: 9 главных секретов Claude Code и Skills! Недавно ключевой разработчик Anthropic Тарик Шихипар (Thariq Shihipar) опубликовал мощный лонгрид «Lessons from Building Claude Code: How We Use Skills». Тарик — не только ведущий разработчик Claude Code, но и главный архитектор функции «Skills» (за его плечами стартап в YC W20 и работа в MIT Media Lab). В статье он делится инсайдами от …
🔥10🤝3❤2
⚡️ OpenAI раскрыла секрет: как создавать реально красивые сайты с помощью ИИ Замечали, что сайты, сгенерированные нейросетями, часто выглядят одинаково и шаблонно? ИИ просто выбирает самые частые (и «безопасные») паттерны из своих баз данных. Но частые, не значит хорошие. Разработчики поделились инструкцией, как выжать из моделей (в том числе новых, с улучшенным зрением и логикой) максимум. Спойлер: ИИ может делать…
👍13❤2
Какая бешеная неделя в AI 🤯 ИИ-дайджест №34 (14.03.2026 — 21.03.2026): 1️⃣ NVIDIA GTC 2026 и ИИ-фабрики: Дженсен Хуанг разорвал инфополе. Представлена новая архитектура Vera Rubin, заказы на ИИ-чипы достигли $1 трлн, а дата-центры планируют выводить в космос для решения проблем с охлаждением. Также показали систему безопасности NemoClaw для ИИ-агентов и невероятно живого робота Олафа (Disney), обученного всего за 2…
🔥7❤3
🔥 В сети набирает обороты Vane — ещё один мощный Open Source конкурент Perplexity, который делает ставку на полную приватность и работу на вашем собственном железе. — Абсолютно бесплатно: Никаких подписок по $20 — вы сами контролируете свои данные и вычислительные мощности. — Гибкость моделей: Дружит с локальными LLM через Ollama, но легко подключается и к облакам: OpenAI, Claude, Gemini или сверхбыстрому Groq. — Тр…
🔥8👍3
💸 Скрейпинг в OpenClaw за $0.1 вместо $1 — это реально Нативное управление браузером в OpenClaw жрет токены на скриншотах и тяжелом HTML. Из-за этого частые ошибки и конские цены. 💡 PinchTab — опенсорс-инструмент автоматизации браузера, созданный специально для AI-агентов. Он решает эту проблему на корню. Главные плюсы: — Колоссальная экономия токенов — Фоновый (headless) и оконный режимы — Мульти-инстансы и steal…
❤6🔥4
Showing the 12 most recent of 21 posts we hold for @tabu_openai. 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.
Citation-graph rank — 695,074 of 1,160,990entries 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.
Republished by
Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.
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.
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.
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 12 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“ТАБУИИРОВАNNЫЙ” (@tabu_openai), 3,178 subscribers as measured 12 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/tabu_openai.
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.