Matskevich - brains, love and robots
Дима Мацкевич co-founder/CEO Handl.ai, granularity Связь AI, предпринимательства, эмоций и секса)
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Matskevich - brains, love and robots
کانال Matskevich - brains, love and robots (@matskevich) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 25 171 مشترک است و جایگاه 692 را در دسته روانشناسی و رتبه 25 797 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 25 171 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 01 اکتبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -301 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -9 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید شده (به صورت رسمی توسط تلگرام)
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 26.03% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 9.48% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 6 553 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 2 385 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 37 است.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Дима Мацкевич
co-founder/CEO Handl.ai, granularity
Связь AI, предпринимательства, эмоций и секса)”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 02 اکتبر, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته روانشناسی تبدیل کردهاند.
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?