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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #513 · 22.08

Что можно относительно безопасно брать на Кикстартере, так это настолки. В самом деле. Если мы говорим об электронике, то с ней вечно непредвиденные проблемы. Немало случаев, когда авторы кампании с каким-либо гаджетом собирали миллионы баксов, но производство наладить так и не могли. Причём, не обязательно из-за злого умысла (своровали деньги и убежали). Просто предсказать все подводные камни и нюансы при производстве железяк очень сложно. Об этом кстати в своих апдейтах писали авторы Flipper, о котором я уже вам рассказывал (тут ребята молодцы, выполнили свои обязательства даже в сложных для этого условиях). Или вот, видеоигры. Не родился ещё такой разработчик, который может правильно оценить сроки. Даже Rockstar с их дичайшими переработками и людьми, ночующими в офисе, не могут выпускать игры вовремя, а уж чувак с Кикстартера... В общем, вы все, скорее всего, знаете про Star Citizen. А кто-нибудь из вас ещё и знает про Limit Theory (но если не знаете, не гуглите, я потом расскажу, интересный случай!). С настолками дела обстоят лучше. Настолку можно полностью сделать и оттестировать сотнями партий, потратив на это чуть-чуть бумаги и чернил для принтера. Разработка настолки может упереться только в отсутствие денег на художников (и отсутствие хорошего менеджмента этих художников, чтобы они не сливались один за другим :) ). Но если в игре простая графика, то такая игра отличный кандидат на краудфандинг — посчитать цену печати не сложно, и никаких подводных камней там нет. Тема отлично масштабируется: либо народ оценит и купит, тогда ты в плюсе, либо нет, тогда ты особо ничего не потерял, кроме времени. Поэтому настолки на Кикстартере и похожих ресурсах крайне редко не выполняют своих обязательств, и покупать их там можно смело. У меня оставалась непотраченная prepaid-карта, и я бэкнул игру Moon — судя по виду это дальний родственник 7 Wonders — стратегия на составление стэка карт, которые друг с другом взаимодействуют и обеспечивают тебе один из нескольких путей к победе. Минималистичный, но милый дизайн плюс интересная мне хайтек-тема освоения Луны. Кампания оказалась популярна и собрала абсолютно все заявленные стретч голы (дополнительная награда за количество бэкеров), так что мне ещё и приедет какая-то убер-гипер-делюкс коробка с цветными фигурками и голографическими карточками. Но через год, да. Посмотрим. Предварительные ревью на BGG пока со средней оценкой 8.0, что очень хорошо. #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