TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #186 · 25.01

В прошлом году я немного поизучал движок для создания игр Godot — это опенсорсный аналог Unity, который мне посоветовали. И он мне очень понравился, гораздо больше, чем Unity. Он логичный, простой, при этом позволяет делать очень много и гибко. Его создают гики для гиков, а не маркетологи для студий. По сравнению с Unity он объективно выигрывает в легковесности сборок и субъективно выигрывает в понятности и удобстве проектирования. Ну и, конечно, он бесплатный. Однако, видно, что движок достаточно новый — документация не всегда полна, в самой системе встречаются баги. Впрочем, если вы не боитесь трудностей, или если у вас богатый опыт разработки, для игр настоятельно рекомендую. На днях вышла новая мажорная альфа-версия с кучей интересного. Поскольку я иногда делаю всякое под платформы с голосовым управлением, то здесь я купил ассеты и попробовал собрать демку — 2D-игру с боем танков в жанре "Артиллерия", по сути это современная копия TankWars аж 1990-го года. Для двух игроков на одном телевизоре или одном СберПортале: ходы по очереди, нужно подстраивать угол и силу выстрела с учётом ветра и позиции противника, чтобы попадать. В таких механиках как раз голосовой ввод оправдан и даже вполне удобен (если смотрели мою лекцию о способах ввода, то поймёте). Если у вас нет редких устройств от Сбера, то попробовать игру вы не сможете, но можете посмотреть на видео. Там старый вариант, а на скринах уже более новый, с переделанным HUD. В этом году хочу ещё какую-нибудь игру сделать. #dev#games

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #penetrationtesting

当前筛选 #penetrationtesting清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9289 · 22.12.2025 г., 07:14

💀NeuroSploit v2 - продвинутый AI-фреймворк для тестирования на проникновение (пентеста). NeuroSploit v2 использует большие языковые модели, чтобы автоматизировать и усилить offensive security. Фреймворк помогает анализировать цели, находить уязвимости, планировать эксплуатацию и поддерживать защитные меры, сохраняя фокус на этике и операционной безопасности. Основные возможности: • Агентная архитектура Специализированные AI-агенты под разные роли: Red Team, Blue Team, Bug Bounty Hunter, Malware Analyst. • Гибкая интеграция LLM Поддержка Gemini, Claude, GPT (OpenAI) и Ollama с настройкой через профили. • Тонкая настройка моделей Отдельные LLM-профили для каждой роли: выбор модели, температура, лимиты токенов, кэш и контекст. • Markdown-промпты Динамические шаблоны промптов, адаптирующиеся под задачу и контекст. • Расширяемые инструменты Интеграция Nmap, Metasploit, Subfinder, Nuclei и других security-инструментов через конфигурацию. • Структурированные отчёты JSON-результаты кампаний и удобные HTML-отчёты. • Интерактивный CLI Командная строка для прямого управления агентами и сценариями. NeuroSploit v2 - пример того, как agentic AI превращает пентест из ручной работы в управляемую автоматизацию. git clone https://github.com/CyberSecurityUP/NeuroSploitv2.git cd NeuroSploitv2 ▪Github: https://github.com/CyberSecurityUP/NeuroSploit @ai_machinelearning_big_data #python#Penetrationtesting#llm#mlops#Cybersecurity