Matskevich - brains, love and robots
Дима Мацкевич co-founder/CEO Handl.ai, granularity Связь AI, предпринимательства, эмоций и секса)
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Matskevich - brains, love and robots
El canal Matskevich - brains, love and robots (@matskevich) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 25 171 suscriptores, ocupando la posición 692 en la categoría Psicología y el puesto 25 797 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 25 171 suscriptores.
Según los últimos datos del 01 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -301, y en las últimas 24 horas de -9, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: Verificado (confirmado oficialmente por Telegram)
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 26.03%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 9.48% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 6 553 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 385 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 37.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Дима Мацкевич
co-founder/CEO Handl.ai, granularity
Связь AI, предпринимательства, эмоций и секса)”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 02 octubre, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Psicología.
третий раз запрыгиваю на мужской круг такого формата. и каждый раз ощущаю как оказывается просто запустить саморегуляцию и как уютно можно пообщаться в очень плотном и коротком фрейме и быть услышанным. спасибо дорогие!следующий - в среду, 29 июля, 16:00 мск записаться можно через ботика что чувствуете?
nhanes / dokter как главный age-adjusted benchmark
- отдельно historical layers
- отдельно product-style ranges типа whoop, чтобы не путать product ui с реальной нормой по возрасту
ниже сделал ещё 2 практичных блока:
- приоритетный guide, как реально пытаться поднять free t: от самых сильных рычагов к более слабым, с ожидаемым эффектом и силой evidence
- формулу и калькулятор расчётного free t по vermeulen, если у тебя есть total t + shbg + albumin
мой кейс там тоже зашит:
в 41 год мой free t = 153 pg/mL, и по nhanes / dokter это очень высокий уровень для возраста, выше среднего даже для группы 20–29 - это вся балишка/солнце/спорт)
было важнее не само число, а то, что из этого можно собрать хороший интерфейс мышления:
не просто “норм / не норм”, а
что за reference,
почему он такой,
какой слой сильнее,
и что делать дальше
это, кстати, родилось не в вакууме.
у нас был спринт про healthOS в комьюнити brain love and robots, и это как раз пример того, что мне в этой теме нравится:
не просто читать исследования и не просто мерить биомаркеры,
а собирать себе систему, которая превращает данные в ясность и действия
если ты мужик) - открой ссылку, подставь свой возраст и free t и посмотри, где ты стоишь относительно возраста.
думаю, многим станет сильно понятнее, чем после обычного lab pdf
если потестишь - напиши, что еще добавить в healthOS, чтобы такие штуки были еще полезнее
очень любопытно со всем этим играться
что чувствуешь?nhanes / dokter как главный age-adjusted benchmark
- отдельно historical layers
- отдельно product-style ranges типа whoop, чтобы не путать product ui с реальной нормой по возрасту
ниже сделал ещё 2 практичных блока:
- приоритетный guide, как реально пытаться поднять free t: от самых сильных рычагов к более слабым, с ожидаемым эффектом и силой evidence
- формулу и калькулятор расчётного free t по vermeulen, если у тебя есть total t + shbg + albumin
мой кейс там тоже зашит:
в 41 год мой free t = 153 pg/mL, и по nhanes / dokter это очень высокий уровень для возраста, выше среднего даже для группы 20–29 - это вся балишка/солнце/спорт)
было важнее не само число, а то, что из этого можно собрать хороший интерфейс мышления:
не просто “норм / не норм”, а
что за reference,
почему он такой,
какой слой сильнее,
и что делать дальше
это, кстати, родилось не в вакууме.
у нас был спринт про healthOS в комьюнити brain love and robots, и это как раз пример того, что мне в этой теме нравится:
не просто читать исследования и не просто мерить биомаркеры,
а собирать себе систему, которая превращает данные в ясность и действия
если ты мужик) - открой ссылку, подставь свой возраст и free t и посмотри, где ты стоишь относительно возраста.
думаю, многим станет сильно понятнее, чем после обычного lab pdf
если потестишь - напиши, что еще добавить в healthOS, чтобы такие штуки были еще полезнее
очень любопытно со всем этим играться
что чувствуешь?