Mycroft Intelligence
Техно-магия, фокусы и приемы OSINT, корпоративная разведка, утечки, экономическая безопасность, доказательная аналитика и многое другое. По рекламе: @eliza_mva Условия: @mycroftmarket Обучение OSINT: @AIS_obuchenie
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Mycroft Intelligence
تُعد قناة Mycroft Intelligence (@mycroftintel) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 21 103 مشتركاً، محتلاً المرتبة 6 142 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 31 201 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 21 103 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 27 أغسطس, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -171، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 17، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 0%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً N/A% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 0 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 0 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 0.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل osint, хакер, инструментарий, шифрование, лаборатория.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Техно-магия, фокусы и приемы OSINT, корпоративная разведка, утечки, экономическая безопасность, доказательная аналитика и многое другое.
По рекламе: @eliza_mva
Условия: @mycroftmarket
Обучение OSINT: @AIS_obuchenie”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 28 أغسطس, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
WhoisOSINT. Я его сделал для массового сбора информации о доменах для последующего анализа в нейросетке. Инструмент собирает практически всю доступную информацию, начиная от whois, заканчивая маркетинговыми треккерами. Все это он складывает в одну большую xlsx-таблицу, с которой уже можно работать руками.
Но и это еще не все! Второй скрипт делает кластеризацию. Он ищет одинаковые маркетинговые треккеры, IP-адреса и остальные совпадения по всем колонкам таблицы. Поэтому на выходе мы получаем не просто таблицу, а уже сгруппированные по целому ряду признаков домены. То есть аффилированность по доменам вычисляется автоматически. На выходе вы получите готовый отчет в md формате, который понятен рядовому аналитику. И вся эта магия происходит исключительно на локальной машине, без этого вашего ИИ.
А что дальше? Если вы хотите прямо готовый репорт, то смело грузите свою таблицу и md-отчет в любую нейросетку. Как показал мой опыт, крупняки типа Qwen и DeepSeek справляются с переработкой таких файлов на ура. А про проприетарные модели даже говорить не буду. Для них это вообще не задача. Они без проблем найдут закономерности, которые не видны при машинном анализе и подготовят вам полноценный отчет, который даже можно нести начальству.
Где это все скачать? Я выложит инструмент на GitHub с полной инструкцией, правда там все на английском языке. Если хотите на родном языке - ставьте реакции и я подготовлю readme на русском и выложу в канал. Отдаю под лицензией MIT, так что кто хочет допилить под себя - велком. Ну и звездочки репозиторию тоже не повредят.
Что дальше по плану? Следующий на очереди - простой сканер поддоменов, который будет их вытаскивать из crt.sh. Вы ему домен, он вам поддомены. Как по мне, это удобнее и надежнее, чем искать по DNS-записям, которые всякие бармалеи часто вообще не прописывают, чтобы спрятать свои ресурсы. А вот с SSL-сертификатом все сложнее.
По контенту. По теме вайб-кодинга я начал рассказывать о том, какие модели лучше всего использовать для разработки ПО. Можно почитать тут. Пока начали с проприетарщины, следующие на очереди - популярные китайские модели, которые не уступают, а иногда и превосходят западные аналоги. Потом отдельно поговорим про opensource-модели, про лучшие IDE для разработки, и, конечно, про CLI.
На сим все. До скорой связи!