Posted without readable text
❤7🔥4👍2

Channel
@voskresenskiiconsulting
On this record: Topic · Growth · Engagement · Reactions · Stars · Posts · Citations · Cite this entry
234subscribers
+17 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1002226282264 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @voskresenskiiconsulting |
| Created | Between 1 June 2024 and 30 September 2024 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 8 August 2026 |
| Last confirmed live | 14 September 2026 |
| Measurements held | 7 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 14 September 2026 |
| On Telegram | t.me/voskresenskiiconsulting |
Technology — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-FP8, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 23 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 91% confidence. This is a model’s judgement about what the channel is likely to be about, not a fact this register measured the way a subscriber count or a view count is measured — it can be revised on a later pass, and it carries no weight anywhere else on this page. How this classification works, and why it has no browse page of its own yet.
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 14 Sept 2026, 08:56 | 234 | +3 |
| 6 Sept 2026, 04:59 | 231 | +13 |
| 28 Aug 2026, 00:53 | 218 | -3 |
| 21 Aug 2026, 21:06 | 221 | +1 |
| 14 Aug 2026, 14:25 | 220 | +3 |
| 8 Aug 2026, 10:45 | 217 | no change |
| 7 Aug 2026, 09:46 | 217 | first reading |
18 posts held, back to 23 December 2025 — 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 page of 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 18 posts for this entry, the most recent from 31 July 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
190 reactions across 18 posts, in 8 distinct kinds. The most used accounts for 35.8% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 👍 | 68 | 35.8% | |
| ❤ | 56 | 29.5% | |
| 🔥 | 46 | 24.2% | |
| ❤🔥 | 12 | 6.32% | |
| 💔 | 3 | 1.58% | |
| 🍾 | 2 | 1.05% | |
| 👌 | 2 | 1.05% | |
| 👏 | 1 | 0.526% |
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 18 of the 18 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 190 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 18 most recent posts we hold, published 23 December 2025 to 31 July 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.
A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @voskresenskiiconsulting. 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 18 most recent posts we hold for this entry, published 23 December 2025 to 31 July 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.
Posted without readable text
❤7🔥4👍2
# Хакинги метрик и процесса оценки моделей прогнозирования Продолжаю вчерашний пост 1. Direct Forecast Manipulation. Аналитик напрямую меняет прогноз так, чтобы лучше выглядеть в метриках Классический пример — variance reduction. Вместо того чтобы делать смелый прогноз на основе новых сигналов, он подтягивает прогноз к историческому среднему. Ошибки становятся менее катастрофичными, меньше bias, метрика выглядит с…
❤4🔥1
# Когда аналитик прогнозирует не спрос, а свой KPI Сегодня в журнале Foresight вышла статья "Diagnosing Forecast Adjustment Behavior: A Three-Pathway Framework" про корректировки прогнозов. Тема мне близка: регулярно вижу, как ручные корректировки прогнозов делают их хуже. Делюсь разбором Почти в любой forecasting-системе рано или поздно появляется специалист, который смотрит на прогноз модели и говорит: "нет, тут …
🔥8❤3👍2👏1
# Прогнозная модель vs Причинная модель Работаю с прогнозированием каждый день и регулярно вижу одну и ту же проблему: бизнес просит инструмент для принятия решений, а команда в ответ обучает прогнозную модель. Кажется логичным, но проблема в том, что это разные задачи. Делюсь своим подходом как я ставлю в inDrive экспертизу по casual forecasting Прогнозная модель отвечает на вопрос «Сколько заказов будет в городе, …
👍12❤4🔥4
Signed Anton Voskresenskii
# Claude Code vs OpenAI Codex Работаю с обоими инструментами каждый день. И каждый задаюсь вопросом: «что лучше?». Ответ зависит от задачи. Делюсь своим подходом ## Claude Code Использую для: - Интерактивного «вайб-кодинга» когда нужно быстро прототипировать идею и код рождается по ходу - Q&A по кодовой базе - Долгих автономных сессий (research-oriented задачи) - Работы с Jupyter notebooks. У Claude Code нативная …
👍6
Signed Anton Voskresenskii
# Anthropic сделал релиз плагинов для Cowork. Нужны ли они вам? Я пользуюсь Claude Code каждый день. Поэтому когда Anthropic анонсировал плагины для Cowork, у меня был один вопрос: нужно ли мне это? Изучил фичу, делюсь впечатлениями Пишу с позиции человека, который в основном работает через Claude Code. Плагины это по сути продуктизированная версия Skills для тех, кто не хочет открывать терминал. UX приятнее, но и …
👍4💔3❤1🔥1
Signed Anton Voskresenskii
На втором графике хитмап активности: по X час дня, по Y дата. Хакатон длился 8 дней. Пики приходятся на 12–15 часов, основная активность с 10 утра до 9 вечера. Похоже, что участники занимались задачей в учебное время что логично, но раньше это означало эксперименты и итерации. Теперь, возможно, итерации с промптами Вывод LLM меняют подход к обучению. Формат «решите задачу» больше не работает. Задачу решает Claude. …
👍6❤1🔥1
Signed Anton Voskresenskii
# LLM и студенческие хакатоны: наблюдения преподавателя TL;DR LLM не обесценили образование. Они обесценили старые способы оценки. И мне как преподавателю нужно адаптироваться Контекст Уже пять лет я веду курс в Университете ИТМО по применению машинного обучения в нефтегазовой отрасли. Показываю студентам реальные кейсы, разбираем задачи прогнозирования добычи скважин и классификации коллекторов по каротажным данны…
👍4👌2❤1
Signed Anton Voskresenskii
# Я потратил 4 дня и сдался. Claude потратил 15 минут и сделал лучше На работе я занимаюсь разными задачами, в том числе и теми, что меня не вдохновляют. Я даже не знаю, кого может вдохновить задача, о которой расскажу, но ее нужно было сделать Необходимо было перевести таблицу Excel в Python-пайплайн. Excel-файл содержит 20+ вкладок. Также у меня был PDF со схемой того, как устроена небольшая (порядка 10%) часть э…
👍10❤5🔥2
Signed Anton Voskresenskii
# Горизонт прогнозирования — это не ТЗ, а предмет для торга Торговаться вы уже обучены [1], так что сегодня обсудим, как вести переговоры по постановке задач машинного обучения TL;DR: горизонт задается заказчиком, но команда прогнозирования должна уметь показать, что на заданном горизонте точности не будет, и предложить альтернативы. Это сдвигает фокус: вы не просто «подбираете модель», генерируете признаки или тюн…
❤11
Signed Anton Voskresenskii
Для текстовых задач я использую те же инструменты, что и раньше: Claude, ChatGPT и Gemini/NotebookLM. Просто применяю их немного иначе Мне удобнее всего работать через «проекты». Что я понимаю под «проектами»? Это хранилище, куда заранее загружаются материалы по теме, а LLM затем может к ним обращаться. Это похоже на прикрепление файлов к запросу, но в проект можно загрузить намного больше данных и держать их там по…
👍9❤2
Signed Anton Voskresenskii
# Стек технологий которым я пользуюсь при разработке В разработке мой основной рабочий инструмент — Cursor как IDE в связке с Opus 4.5 и GPT 5.2 Codex Extra High. Чаще всего я работаю с Opus 4.5, а GPT 5.2 Codex и Gemini 3 Pro подключаю как «второе мнение»: чтобы перепроверить код, который написал Opus 4.5, или в тех случаях, когда Opus 4.5 не справляется с задачей Как это выглядит на практике: - Прошу объяснить «ч…
❤6👍4🔥4❤🔥2
Signed Anton Voskresenskii
Showing the 12 most recent of 18 posts we hold for @voskresenskiiconsulting. 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.
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 14 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Антон Воскресенский. AI консалтинг” (@voskresenskiiconsulting), 234 subscribers as measured 14 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/voskresenskiiconsulting.
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.