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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #905 · 8.11

На выходных попробовали настольного Ведьмака, и у меня скорее положительные впечатления. Самое худшее точно не случилось: это не просто коробка с миниатюрками, а вполне работоспособная и интересная настолка. Ядро игры — сражения на цепочках карточек, и вот эта часть порадовала больше всего. Битвы с монстрами интересные, в меру разнообразные, не слишком простые, сильно зависят от подготовки. В каком-то смысле из-за этого вся остальная игра в виде приключений на карте и прокачки навыков кажется неизбежной рутиной между боями, но с точки зрения эмоциональных качелей — самое то. Из недостатков большинство обзорщиков отмечают даунтайм — то есть длительное ожидание хода других игроков. Могу сказать, что даже при игре на пятерых это не супер критично. У нас самые нетерпеливые игроки начали скучать только на последнем ходу, когда исход партии был решён. Пожалуй, к серьёзным проблемам я бы отнёс отсутствие разных стратегий победы. По сути, способа выиграть два: получать очки за прокачку навыков и получать очки за сражения с монстрами. Причём, в нашем случае выиграл игрок с помощью первого варианта, ни разу за всю игру не подравшись с монстром, что вызывает вопросы к балансу. Хотя, как мы впоследствии выяснили, выиграл он с нарушением правил, но общая тенденция напрягает. Отсутствие стратегий снижает реиграбельность, однако дополнительный контент повышает её, а его то как раз в коробке очень много. Мы едва ли пощупали четверть от всего. Так что с учётом кучи контента, шикарных миниатюрок и прекрасно работающего боевого ядра — очень рад иметь в коллекции эту игру, уверен, соберёмся ещё не раз. Наверное, опытный геймдизайнер мог бы взять и "обезводить" её, выпустив какую-нибудь карточную дуэльку, где были бы только механики цепочек из драк. Но у текущей версии значимый плюс это привлекательность для казуальной аудитории. #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