7 measurements spanning 17 days, net -83. 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 6,695–6,802 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
4 Sept 2026, 15:01
6,707
-21
31 Aug 2026, 15:15
6,728
-9
28 Aug 2026, 22:15
6,737
-11
26 Aug 2026, 06:58
6,748
-22
22 Aug 2026, 22:26
6,770
-16
19 Aug 2026, 20:15
6,786
-4
19 Aug 2026, 01:15
6,790
first reading
Engagement
20 posts held, back to 5 August 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 2 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
2.37%
avg views ÷ 6,707 subscribers
Avg views / post
159
13 posts measured
Reaction rate
1.45%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
13
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.
What these figures were computed from
Window
Rolling 30 days · latest post in window 18 August 2026
Posts held
20 (5 August 2026 – 18 August 2026)
Views total
2,065
Reactions total
30
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
20 Aug 2026, 04:28 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
45 reactions across 20 posts, in 6 distinct kinds. The most used accounts for 53.3% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
🔥
24
53.3%
❤
10
22.2%
👏
6
13.3%
👍
2
4.44%
🙏
2
4.44%
💯
1
2.22%
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 45 reactions 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 5 August 2026 to 18 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.
✅ Specification، Prompt و Context
سه بخش مهم در ارتباط با AI
برای اینکه مدل دقیقاً چیزی را که میخواهی تولید کند، باید بین این سه مفهوم تفاوت قائل شوی:
Specification → نتیجه و چیزی که باید ساخته شود.
Prompt → دستور و کاری که از مدل میخواهی انجام دهد.
Context → اطلاعاتی که مدل برای انجام آن کار در اختیار دارد.
📌 نکته مهم:
حتی اگر دستور کاملاً واضح باشد، بدون Context کافی، مدل مجبور میشود بخشی از پاسخ را حدس بزند.
…
✅ Top P
مشخص میکند مدل هنگام انتخاب کلمه بعدی، چه مقدار از گزینههای محتمل را در نظر بگیرد.
🔹 Top P پایین → پاسخ متمرکزتر و قابلپیشبینیتر
🔹 Top P بالا → تنوع و خلاقیت بیشتر
🟣 نکته: Top P تعداد کلمات را محدود نمیکند؛ بلکه مجموع احتمال گزینههای انتخابی را کنترل میکند.
مثلاً برای یک پاسخ دقیق و جدی، مقدار پایینتر میتواند مناسبتر باشد؛ برای ایدهپردازی و تولید محتوای خلاقانه، مقدار بالاتر آزادی بیشتری به مدل …
✅ اصل نوشتن یک پرامپت خوب
یک پرامپت حرفهای فقط یک دستور نیست؛ ترکیبی از هدف، زمینه، محدودیت و فرمت خروجی است.
✔️ واضح بگو چه میخواهی
✔️و Context مرتبط بده
✔️ محدودیتها را مشخص کن
✔️ فرمت خروجی را تعیین کن
✔️ و در نهایت، پرامپت را بهبود بده
@Venta_Prompt
🟣 Zero-Shot Prompting
گاهی برای گرفتن پاسخ درست از AI، نیازی به ارائه مثال ندارید؛ کافی است وظیفه را دقیق و شفاف تعریف کنید.
در Zero-Shot مدل بدون دریافت نمونه، مستقیماً درخواست شما را انجام میدهد.
❌ «این متن رو تحلیل کن.»
✅ «متن را از نظر احساسات بررسی کن و نتیجه را در سه دسته مثبت، منفی یا خنثی قرار بده.»
📌 یک پرامپت خوب، همیشه به مثال نیاز ندارد؛ گاهی فقط به دستور درست نیاز دارد.
@Venta_Prompt
✅ Context
در پرامپت؛ چیزی که خیلیها نادیده میگیرن!
وقتی به هوش مصنوعی فقط یک دستور کوتاه میدی، مدل مجبور میشه بخش زیادی از منظور تو رو حدس بزنه. اما وقتی Context مناسب در اختیارش قرار میدی، دقیقتر میفهمه چه کسی هستی، چه چیزی میخوای، برای چه هدفی میخوای و خروجی باید چه شکلی باشه.
🟣 Context خوب معمولاً شامل اینهاست:
✔️ Role → مدل چه نقشی داشته باشد؟
✔️ Goal → دقیقاً دنبال چه نتیجهای هستی؟
✔️ Instructions …
✅ Temperature
تا حالا دقت کردی چرا یک مدل هوش مصنوعی گاهی یک سؤال رو هر بار تقریباً یک شکل جواب میده، اما با تغییر تنظیمات میتونه پاسخهای متفاوت و خلاقانهتری تولید کنه؟
یکی از پارامترهای مهم در بعضی مدلهای زبانی Temperature است. Temperature بهطور کلی میزان تنوع و تصادفیبودن انتخاب توکنها در خروجی مدل را کنترل میکند.
🔵 Temperature پایین
مدل خروجیهای قابلپیشبینیتر، متمرکزتر و پایدارتر تولید میکند.
مناسب…
تا حالا شده از یک مدل هوش مصنوعی سؤال بپرسی و جوابی بگیری که کاملاً منطقی به نظر میرسه، اما در واقع اشتباهه؟
به این اتفاق AI Hallucination (توهم هوش مصنوعی) میگن.
در این حالت، مدل ممکنه اطلاعاتی تولید کنه که واقعیت ندارن؛ مثلاً:
❌ ساختن یک منبع یا مقالهی جعلی
❌ نسبت دادن یک نقلقول به فردی که هرگز آن را نگفته
❌ ارائهی تاریخ، آمار یا اسمهای نادرست
❌ جواب دادن با اعتمادبهنفس، حتی وقتی اطلاعات کافی نداره.
🧐 چرا ا…
دیگه لازم نیست ایجنت هوش مصنوعی کل پروژهات رو خطبهخط بخونه!
اگر با پروژههای بزرگ کار کرده باشی، میدونی یکی از مشکلات ایجنتهای کدنویسی اینه که برای فهمیدن ساختار پروژه باید حجم زیادی از فایلها و کدها رو بررسی کنن؛ نتیجه؟ مصرف بالای توکن و زمان بیشتر.
اینجاست که Codebase Memory MCP وارد میشه.
این پروژهی متنباز، ساختار کدبیس رو به یک Knowledge Graph تبدیل میکنه؛ یعنی ارتباط بین فایلها، توابع، کلاسها و بخش…
واقعی یا ساختهشده با هوش مصنوعی؟ شاید نتونی تشخیص بدی!
با پیشرفت ابزارهای تولید ویدیو، تشخیص یک ویدیوی واقعی از محتوای ساختهشده با AI روزبهروز سختتر میشه. اما ابزارهایی مثل DeepGuard برای همین کار طراحی شدن.
🔍 چطور کار میکنه؟
ویدیو رو بررسی میکنه و دنبال نشونههایی میگرده که ممکنه با چشم معمولی دیده نشن؛ مثل:
✅ حرکات غیرطبیعی چهره و جزئیات تصویر
✅ ناهماهنگی بین صدا و حرکت لبها
✅ الگوهای غیرعادی ناشی از تول…
✅۲. انگلیسی واقعی را تمرین کن
اگر میخوای مثل کتابهای درسی صحبت نکنی، ازش بخواه نقش یک فرد Native رو بازی کنه و از اصطلاحات روزمره استفاده کنه.
Prompt:
Have a casual conversation with me in [LANGUAGE] as a native speaker. Use natural expressions, slang and everyday phrases. After each message, explain any expression that might be unfamiliar to me.
✅ ۳. روی تلفظت کار کن
در Voice Mode میتونی از ChatGPT بخوای تلفظت رو…
با ChatGPT زبان تمرین کن، نه فقط ترجمه!
خیلیها از ChatGPT برای زبان استفاده میکنن، اما معمولاً در حد ترجمه و چند سؤال ساده. در حالی که میتونی ازش یک پارتنر تمرین زبان شخصی بسازی.
فقط کافیه پرامپت درست رو بهش بدی 👇
✅ ۱. مکالمه + پیدا کردن اشتباهات
از ChatGPT بخواه با توجه به سطح زبانت باهات مکالمه کنه و بعد از هر پیام، اشتباهات گرامری و جملهبندیات رو مشخص کنه.
Prompt:
Act as my English conversation partner. My …
ترجمه با ChatGPT؛ فقط ترجمه نکن، متن رو بهتر کن!
تا قبل از این، برای ترجمه یک متن باید وارد چت میشدیم و از ChatGPT میخواستیم که اون رو ترجمه کنه. اما حالا OpenAI یک تجربه اختصاصی برای ترجمه ارائه کرده که کار رو خیلی سادهتر میکنه.
✨ ChatGPT Translate
فقط متن رو از یک زبان به زبان دیگه تبدیل نمیکنه؛ بعد از ترجمه میتونی روی متن کار کنی و مثلاً:
🔹 متن رو روانتر و طبیعیتر کنی
🔹 لحن رو رسمی و حرفهای کنی
🔹 متن رو…
🔥2❤1
Signed * Mohaddeseh *
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @venta_prompt. 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.
Appears in Telegram’s recommendations for other channels
The reverse of the list above, and a different kind of signal. This does not require this channel to have ever been asked about directly — each row below is a channel we DID ask Telegram about, whose Telegram-generated list happened to include this one. A channel can appear here with an empty list above it, because being named by someone else’s query is independent of having been queried itself.
♕سـکوت تلـخ♚ @sokot_talkh_dey2 · 57,988 Telegram ranks this channel #37 of 59 here — alongside 58 others — read 25 August 2026
ᴅᴊ ʀᴇᴇʙᴏᴋ 💙 @dj_reebok · 32,405 Telegram ranks this channel #41 of 54 here — alongside 53 others — read 5 September 2026
آکادمی آیولرن | هوش مصنوعی و برنامه نویسی @aiolearn · 161,775 Telegram ranks this channel #43 of 86 here — alongside 85 others — read 24 August 2026
هوش مصنوعی در پژوهش @AI_in_Research · 244,652 Telegram ranks this channel #45 of 92 here — alongside 91 others — read 19 August 2026
[ 𝙳𝙹 𝙰𝙼𝙸𝚁.𝟺𝙷 ] @dj_Amir4h · 121,148 Telegram ranks this channel #54 of 58 here — alongside 57 others — read 19 August 2026
This channel appears in 5 seed channels' Telegram-generated recommendation lists in total. Each is Telegram’s list for THAT channel, not this one — see how this is measured.
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 4 September 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Venta_Prompt” (@venta_prompt), 6,707 subscribers as measured 4 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/venta_prompt.
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.
