@tired_glebmikheev
Уставший техдир
Telegram channel @tired_glebmikheev: 17.3K subscribers, 4.4K views per post, score 65
65BAhead of 7 in 10 channels in its category
Category midrange 46–63This channel 65
- 17.3K
- Subscribers
- 4.4K
- Median views over 30 days
- 25.3%
- Views / subscribers over 30 days
- 36
- Posts over 30 days
Data as of October 1, 2026
About artificial intelligence and working with neural networks, written by someone who understands agentic coding and technical leadership firsthand. The author covers AI agents as tools for teams, discusses prompts and practices for working with LLMs, and shares podcasts about the profession. Recent topics include digitizing a fruit fly's brain and connecting it to a robot, the release of the DeepSeek 4.1 Flash model, webinars on Guardrails and data protection when working with LLMs, and a video about the onboard computer of the Buran spacecraft. As of 14 September: subscribers stand at 17.2K, above the category median. Posts over 30 days reached 28, more frequent than neighboring channels in the category. ER sits at 34.1%, above the category median of 24.0%.
catalog description About the channel, by its author
Авторский поток сознания @glebmikheev Реклама: @vlad_0045 Подкасты и выступления glebmikheev.ru
Overview
Written automatically from the channel's data, updated 11 September 2026. The numbers in this text are as of that date; the fresh ones are in the tiles above.
As of 11 September, Tired Techdir (@tired_glebmikheev) has 17 235 subscribers. The channel is run by a technical director covering AI and LLM news — model releases, guardrails, agentic workflows — alongside conference and podcast announcements and personal tech stories, such as the Buran shuttle's onboard landing computer.
Over the past 30 days the channel published 27 posts, with a median of 5 240 views per post and an engagement rate of 30,4%. That sits well above the category median: among 59 listings in Work & Career, the median engagement rate is 9,0% and the median post count over 30 days is 38. So this channel posts less often than its peers but pulls in far higher engagement per post.
Across the 15-day observation window, subscribers grew by 67 while average views dropped by 1 260; the channel's Place Score stands at 73.
It fits readers following AI industry news and tech leadership, who want a mix of professional updates and a technical director's personal notes, without a fixed posting schedule.
Common questions
- What is the @tired_glebmikheev channel about?
- It's run by a technical director who covers AI and LLM news — model releases, guardrails and agentic workflows — plus announcements for tech conferences and podcasts. It also includes personal tech stories, like one about the Buran shuttle's onboard landing computer.
- Is advertising pricing available for this channel?
- The owner hasn't published pricing for placements yet. You can reach out to them directly on Telegram.
- How many subscribers?
- Subscribers: 17.3K. Median views per post: 4.4K. Views per subscriber: 25.3%. Measured on October 1, 2026.
- How often are posts published?
- Posts in the last 30 days: 36 — that is almost every day. Measured on October 1, 2026.
- Does this channel have a Telegram tick?
- No Telegram tick.
- Who runs this channel page in the catalog?
- Nobody yet. If this is your channel, claim the page: you will be able to reply to reviews and see its stats.
Is this your channel?
Claim it — accurate metrics, replies to reviews as the channel, and an owner badge on the page.
Verify ownershipTakes a minute: a post with a code, or the bot as an admin
Your page on tg.place
Know the owner?
Forward them this message — they can verify their rights and collect what has piled up: page statistics and replies to reviews.
21,26017,155
Oct 117,300−2 in a day
Hover the chart or swipe it — we show the day.
| What it is made of | |
|---|---|
| Engagement | 13.6 of 30 |
| Growth quality | 20 of 20 |
| Reactions and forwards | 9.3 of 15 |
| Consistency | 8.8 of 12 |
| Trust | 4 of 8 |
| Reviews | not enough datano reviews yet |
Score 65 — from 5 of 6 signals: the rest are not measured yet. Methodology
Latest posts
Posts are in Russian — that is what the channel publishes.
- Gemini 4 Argo, сводка: — По бенчмам все супермощно, на многих тестах это новая SOTA, включая DeepSWE — Попробовать пока нельзя, уже по классике выдают на тесты только кибербезопасникам. Далее раскапывать начнут с Google AI Ultra — Сначала будет действовать introductory pricing $2/$10, затем будет повышение — Эта модель может выдать до 1 млн токенов в одном ответе: прежний лимит составлял 64к токенов — Внутри Google Argo уже помогал искать более эффективные квантовые схемы, оптимизировал потребление памяти в датацентрах и использовался для масштабной миграции кодовой базы на десятки тысяч строк с C++ на Rust Google доказали что они еще живы, ура!
- 1.3KOpen in TelegramОпять новая модель, что же делать) В комментах подсказывают, Gemini еще на пару недель забрала топ, наблюдаем 😑🍿
- Там Sonnet 5.5 вышла А ничо тот факт, что он сильнее Opus 5.5 в агентном кодинге? Чо ваще происходит)
- Вечеринка AI Native People в СберСреде! 😉 В эту среду, 30 сентября приходите на митап для разработчиков, ML-инженеров, AI-исследователей и продактов. Понетворкаем и поговорим про AI-native, как мы используем генеративный ИИ и строим агентов Будут выступать ребята из команд ГигаАгента (👋), Sber AI Lab, Agent Execution Framework и Enterprise Harness 19:00, СберСреда, Земляной Вал, 9А Регистрация и подробности здесь
- Такие мемы стоят каждого сожженного цента на инференс
- Где агенты экономят вам время? Друзья, собираю кейсы. Поделитесь: что раньше съедало у вас часы (или вообще не делалось, потому что руки не доходили), а теперь это делает агент Полная автоматизация не обязательна, абсолютно нормально, когда агент приходит спрашивать и уточнять важное. Даже наоборот, определенный уровень контроля должен оставаться за человеком (тот самый human in the loop) Пара боевых примеров для затравки: - Разбор исключений в Sentry. Раньше разработчик мог потратить часы, а то и дни, чтобы разобрать и починить исключение из сентри. Теперь агент берёт исключение и смотрит код. Он строит и проверяет гипотезы, находит коммит-виновник и воспроизводит баг локально. Потом пишет красный тест, чинит до зелёного, перепроверяет и приносит готовый багфикс. - Сведение договорённостей для проджект-менеджера. Раньше проджект часами собирал всё из почты, фоллоуапов и рабочих чатов. Потом руками обновлял Jira и пинал ответственных в личку. Теперь агент сам всё собирает и предлагает, кому что написать. После одобрения он сам и пишет и это стало занимать минуты - Триаж личной почты. Мой агент читает почту и разбирает письма. Он скипает всякий хлам и неважные для меня письма, уведомляет о важном, и там где требуется ответ приносит мне черновик ответа, я его корректирую и он отправляет почту А у вас что? Пишите в комменты. Особенно ценно, если опишете: - что автоматизировали - как было раньше и сколько времени это занимало - как устроено сейчас: где агент действует сам, а где спрашивает вас Особенно интересны кейсы когда агент работает в фоне, автономно. С какими системами он интегрируется, откуда получает события, и насколько хорошо снимает рутинный головняк Ваши находки будут мной использованы в проектировании агента, который сфокусирован на офисной продуктивности <3 П.С. А те кто еще не нашел свои сценарии применения, читайте комменты, там точно будет чем вдохновиться
- Сегодня, через час в гостях у AI Nation, будет заключающий вебинар, на котором я расскажу историю, как мы за месяц переписали веб-приложение с многомиллионной аудиторией агентами и в целом перешли на агентную разработку Сопротивления, сомнения, архитектура, тесты, отладка, релиз. Как убедить скептиков и начать доверять коду, который пишут агенты Если останется время поговорим про агентов вне разработки софт Приходите, обещаю будет интересно) Регистрация и материалы прошлых митапов в их боте: @ai_meetups_bot AI Nation занимаются обучением агентной разработке, а я их консультирую. Кто хочет обстоятельно разобраться и научиться: ссылка на буткэмп
- Как будто раньше было по-другому) Всегда так было, с одной разницей, что код писали люди. Бесконечная гонка заделиверить фичу, нет времени думать, нет времени рефачить. Всем же знаком принцип ДДД? Давай-давай-деплой Я помню как я ругался с одним продактом в банке, за качество кода, нарушения следования архитектуре и так далее. Знаешь какой ответ я получил? - Ты очень правильно говоришь как коучи. Но нам нужно зарелизиться, у нас нет времени делать хорошо Как итог, они сделали лагающее гавно, разработчик уволился, продакт тоже. А команда переписывала решение с нуля. В итоге сэкономив 2 месяца из пяти, они потратили еще восемь на переписывание и потеряли темп по фичам Задача разработки провести бизнес "правильной" дорогой. Выбрать те качества кода, которые ему нужны, и объяснить, что когда прогноз к дождю надо брать зонт, а если вы хотите 5кк MAU держать на мишн-критикал системе, то вам нужно хорошо поработать над масштабируемостью архитектуры, георезервированием и прочими практиками хайлоада. Ругать бизнес, что он хочет быстрее глупо. Я бы предпочел ругать разработку, что они не могут объяснить бизнесу, почему нужно потратить ресурс на нагрузочное тестирование Ах да, агенты как всегда оказались не причем, что же делать. Напоминает поговорку про дурака и стеклянный жезл. И разобьет и руки порежет. А винить он конечно будет жезл)
- История топовых AI-компаний в одном ролике А ведь еще недавно, мысль, что нейронки будут выдавать качественную кинематографичную картинку у большинства скептиков вызывала смех
Я ни разу не приезжал выступать на конференцию на месяц раньшеКороче, выступление 23 октября, я приехал 23 сентября. Я молодец. Штош, поеду домой, поработаю 🫣 Хорошо, что моя воображаемая конфа была в Москве, да
The channel in numbers
- Created
- September 26, 2021
- Photos
- 1.1K
- Videos
- 309
- Files
- 3
- Links
- 872
Telegram data as of October 1, 2026
Contacts
- Contact
- @glebmikheev
- Ads
- @vlad_0045
From the channel description
Reviews
Leave a review
No reviews yet. Yours would be the first.
