Telegram RegisterThe public register of Telegram

Channel

Ультра ВайбКодер🫵

@ultravibecoder

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

2,482subscribers

-16 since we began measuring on 7 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.

Register entry

Telegram ID-1002325660000
TypeChannel
Username@ultravibecoder
CreatedBetween 1 September 2024 and 31 March 2025— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded7 August 2026
Last confirmed live11 August 2026
Measurements held3
Confirmed unchanged1 time, most recently 11 August 2026
On Telegramt.me/ultravibecoder

Growth

2,4822,4982,4907 August 2026 — 2,498 subscribers8 August 2026 — 2,496 subscribers11 August 2026 — 2,482 subscribers7 August 202611 August 2026
3 measurements spanning 3 days, net -16. 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 2,480–2,500 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
11 Aug 2026, 02:232,482-14
8 Aug 2026, 04:522,496-2
7 Aug 2026, 16:472,498first reading

Engagement

11 posts held, back to 5 May 2026the 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
6.69%
avg views ÷ 2,482 subscribers
Avg views / post
166
4 posts measured
Reaction rate
1.98%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
4
of 11 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 3 of 4 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.

What these figures were computed from
WindowRolling 30 days · latest post in window 7 August 2026
Posts held11 (5 May 20267 August 2026)
Views total664
Reactions total12
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken7 Aug 2026, 16:47 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

Video runtime
14s
Average length
14s

Measured directly from 1 video 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

92 reactions across 10 posts, in 5 distinct kinds. The most used accounts for 57.6% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
🔥5357.6%
👍2122.8%
👏99.78%
88.70%
👾11.09%

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 10 of the 11 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 92reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 11 most recent posts we hold, published 5 May 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.

Recent posts

7 Aug 2026, 14:08 UTC51 views1 reactionsread 7 August 2026

15 способов, как я использую ChatGPT и Codex в работе Самые полезные сценарии начинаются там, где ИИ не отвечает мне на вопрос, а забирает на себя кусок работы целиком. Причём часто довольно скучный кусок. Что особенно приятно. Вот какие сценарии у меня сейчас есть. ✦ ЧТО Я ДЕЛЕГИРУЮ ① Исследование перед покупкой Например, мне нужно было выбрать новую камеру. Вместо того чтобы самому открывать десятки вкладок,

👍1

7 Aug 2026, 14:08 UTC59 viewsread 7 August 2026

⑬ Контроль лимитов За расходом мощных моделей тоже слежу. Если понимаю, когда сбрасывается недельная квота и сколько ресурса осталось, могу выбирать, какие задачи действительно стоит отдавать самой сильной модели. Иначе можно красиво потратить всё на какую-нибудь ерунду. ⑭ Делегирование между чатами Отдельно нравится возможность работать не только внутри одного диалога. Один чат может найти информацию в другом,

30 Jul 2026, 15:51 UTC235 views3 reactionsread 7 August 2026
Photo

🚀Открыт основной набор на Цифровую кафедру НИЯУ МИФИ ‘ 26 Для тех, кто хочет: 🔵бесплатно 🔵онлайн 🔵с дипломом о профессиональной переподготовке дополнить свое базовое образование востребованной IT-профессией. 🤩Регистрация до 6 сентября. В новом учебном году вас ждут как уже знакомые программы, так и абсолютно новые: 🔹Управление IT проектами 🔹Прикладной анализ данных 🔹Графический дизайн 🔹Вайб-кодинг: разработка п

🔥21

27 Jul 2026, 12:21 UTC319 views8 reactionsread 7 August 2026

Хочу предложить вам подумать на задачкой после прочтения поста. Весь июль я довольно активно искал возможность построить автоматическую систему, которая могла бы сама создавать цифровые продукты, добавлять им ценность и автоматически заниматься публикацией и продажами. И вот к каким выводам я пришел. Сначала я дал Codex максимально широкую задачу: «Ищи любые возможности, анализируй рынок, придумывай продукты и про

👍4🔥4

1 Jul 2026, 12:02 UTC576 views16 reactionsread 7 August 2026
Photo

Вчера ходил в ИТ-парк на воркшоп по сборке и пайке синтезатора. Забавно, что когда начинаешь интересоваться новой темой, вокруг сразу появляются какие-то люди, события и активности, связанные с этим. На воркшопе собирали небольшой синтезатор: паяли плату, подключали экранчик, кнопки, крутилки, аудиовыход. В итоге получилась вот такая штука. Сам синтезатор реально работает, к нему можно подключить наушники или коло

🔥13👍2👏1

23 Jun 2026, 11:43 UTC750 views15 reactionsread 7 August 2026
Photo

ИИ для меня стал не просто инструментом, а входом в новые области, куда я раньше вообще не смотрел. На выходных погрузился в электронику и начал разбираться, как код соединяется с физическим миром. Платы, резисторы, светодиоды, зуммеры, датчики, провода. Для человека, который до этого не трогал железо, это ощущается как отдельная вселенная. Больше всего зацепила идея: код может не просто что-то показывать на экран

🔥73👍3👏2

20 May 2026, 18:50 UTC≈1,010 views13 reactionsread 7 August 2026

За год с нуля в ИТ, до выступления для студентов ВШЭ (хах кликбейт) Сегодня проводил семинар для студентов магистратуры ВШЭ, показывал, как я использую Codex App в работе и жизни. Спасибо Руслан, что пригласил! На самом деле я очень сильно кайфанул, и прямо захотелось чаще проводить такие встречи и делиться своими рабочими процессами. А самое главное - участники встречи были очень заинтересованные и задавали вопрос

🔥6👍42👏1

17 May 2026, 09:17 UTC764 views5 reactionsread 7 August 2026

19 мая Денис Сметнёв проводит эфир про выход на глобальные рынки и B2B-продажи. Сейчас многие научились быстро собирать продукты через Claude Code, Cursor, ИИ-агентов. MVP можно сделать за вечер, лендинг за пару часов, автоматизацию почти без команды. Но дальше начинается главный вопрос: а как это продавать не только друзьям и первым пользователям, а на реальном рынке? На эфире будут говорить как раз про это: GTM,

🔥5

15 May 2026, 13:42 UTC628 views13 reactionsread 7 August 2026
Photo

Раньше для такого нужно было писать ТЗ, искать разработчика и ждать несколько недель. Теперь предприниматель может сам собрать рабочий инструмент под свою задачу и сразу проверить его в деле. Вышел новый выпуск подкаста. В гостях Денис Сметнёв — сооснователь Skyeng и uForce. Денис показал, как использует Claude Code и ИИ-кодинг в реальных бизнес-задачах: ищет лиды в Telegram-чатах, вытаскивает из сообщений полезн

🔥7👏4👍2

13 May 2026, 15:43 UTC535 views9 reactionsread 7 August 2026

Осенью ездил в Калининград выступать и там познакомился с ребятами из KODE. Сейчас они делают KODE Waves - пять вечеров про ИИ, с крутыми спикерами из Яндекса, Т-Банка, ВТБ, Битрикс24, ВЭБ.РФ, НСПК и других компаний. Можно прийти офлайн, если вы в Калининграде, а можно просто подключиться онлайн. Бесплатно. Что мне понравилось в программе: это не очередная история про "ИИ изменит мир", а нормальные прикладные докла

🔥5👍3👾1

5 May 2026, 13:33 UTC917 views9 reactionsread 7 August 2026
Photo

Записали выпуск с Михаилом Пузырёвым. Он показал, как с помощью Google Stitch и Antigravity быстро собрать лендинг: от идеи и структуры до дизайна и почти готового сайта. Разобрали, кто такие вайберы, зачем вообще нужна дизайн-система, как AI помогает ускоряться и почему «быстрее» не всегда значит «дешевле». Самое ценное - Михаил показывает не красивую демку ради демки, а свой реальный процесс. Где он промптит, где

🔥42👍2👏1

Showing the 11 most recent of 11 posts we hold for @ultravibecoder. 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

Citation-graph rank — 957,731 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.

Mentions

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.

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

“Ультра ВайбКодер🫵” (@ultravibecoder), 2,482 subscribers as measured 11 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/ultravibecoder.

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.