Personal blog — 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 21 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 43% 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.
Growth
9 measurements spanning 66 days, net +92. 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 385–508 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
11 Oct 2026, 10:40
494
+8
1 Oct 2026, 06:57
486
+14
17 Sept 2026, 16:01
472
+22
9 Sept 2026, 19:58
450
+48
31 Aug 2026, 03:17
402
+1
24 Aug 2026, 05:47
401
+2
15 Aug 2026, 16:34
399
-3
6 Aug 2026, 19:45
402
no change
6 Aug 2026, 17:17
402
first reading
Engagement
20 posts held, back to 28 May 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 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 20 posts for this entry, the most recent from 6 August 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
Reaction mix
393 reactions across 20 posts, in 17 distinct kinds. The most used accounts for 36.4% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
🔥
143
36.4%
👍
84
21.4%
❤
76
19.3%
👌
16
4.07%
👏
16
4.07%
😁
16
4.07%
💯
12
3.05%
🎉
8
2.04%
😭
5
1.27%
😱
5
1.27%
🤯
3
0.763%
🥰
3
0.763%
👨💻
2
0.509%
👀
1
0.254%
🕊
1
0.254%
🤩
1
0.254%
🫡
1
0.254%
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 393 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 28 May 2026 to 6 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
1
across the posts below
Posts paid on
1
of 20 we hold a reading for · 5%
Most on one post
1
single highest reading
A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @zenishamray. 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 20 most recent posts we hold for this entry, published 28 May 2026 to 6 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.
Вчера я жестко обосралась. Осторожно: есть мат
Отправила клиенту прототипы админки. И клиент, блин, заметил — не я, а клиент, — что они вообще не соответствуют ТЗ.
Просто полностью.
Как же мне было стыдно.
И на ИИ тут не спихнёшь.
За последние месяцы я успела собрать вокруг разработки целый зоопарк:
— агенты
— скиллы
— ревьюеры
— чек-листы
— автоматизации
А самое важное правило так и не написала:
Если этого нет …
Написала три статьи про скиллы.
Собрала в них свой актуальный опыт за последние три месяца: как я сама делаю скиллы, что плохо работает, как использую их в команде и что подсмотрела у коллег.
Получилась небольшая серия — от первого скилла до командной работы, аудита и проверки результатов отдельными агентами.
Думаю, в течение ближайшей недели начнём публиковать на дизайнерс.
48 генераций на один фильтр. После этого я села писать скилл
Один и тот же фильтр я пересобирала сорок восемь раз, пока не поняла, что проблема не в модели и не в промпте, а в отсутствии правил, по которым интерфейс должен собираться.
В статье рассказываю, как из готовых экранов, UX-паттернов и дизайн-системы собрала скилл для ИИ, который в итоге оказался полноценным регламентом для команды и сократил количество ит…
Утро дизайнера интерфейсов в 2026 году ☕️
Слева — Codex.
Справа — Claude.
Figma пока даже не открывала.
Пользуюсь сразу двумя, потому что один иногда начинает подтупливать, пока второй продолжает работать.
В конце каждой задачи собираю контекст из всех чатов, складываю его локально на компьютере и в Obsidian. Потихоньку собирается собственная база знаний по проектам.
Всем привет :)
Не потерялась. Просто последние полтора месяца живу на чемоданах.
Параллельно всё время думаю про ИИ, про то, как меняется наша профессия, и где вообще теперь моё место во всём этом. Пока больше рефлексирую, чем пишу.
Надеюсь, до конца месяца немного выдохну и вернусь в привычный режим.
Спасибо, что вы всё ещё со мной.
Ps на фото прекрасный новый день в Рыбачье в Крыму 😍
Пришло вдохновение доработать и без того огромный скилл для команды.
Добавила тёмную тему. Потому что если уж собирать презентации и отчёты во всех возможных форматах в Claude или Codex, то пусть они сразу будут в нашем визуальном стиле.
Почему через год дизайнеры будут работать без Figma
Вчера поймала себя на мысли, что почти весь день делала дизайн и ни разу не открыла Figma. Зато много работала в Claude.
Еще год назад это звучало бы странно. Сейчас — уже похоже на норму.
Все больше работы уходит не в рисование экранов, а в понимание задачи, поиск решений и работу с AI.
Написала про то, почему роль Figma в работе дизайнера будет уменьшаться. И п…
До конца 2026 года дизайнеров интерфейсов станет намного меньше
Возможно, это самая спорная статья, которую я написала в этом году.
Мне кажется, дизайнеры интерфейсов начинают исчезать. Не потому, что их заменит AI. А потому, что сами интерфейсы перестают быть дефицитом.
Все чаще ко мне приходят не за экранами. А за исследованиями, поиском проблем, анализом продукта и пониманием, что вообще стоит делать.
Экраны ст…
👍8❤4🔥3👀1🤯1
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @zenishamray. 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.
Forward network
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.
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 October 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Евгения Шамрай” (@zenishamray), 494 subscribers as measured 11 October 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/zenishamray.
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.
