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
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Mycroft Intelligence
Channel Mycroft Intelligence (@mycroftintel) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 21 103 subscribers, ranking 6 142 in the Technologies & Applications category and 31 201 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 21 103 subscribers.
According to the latest data from 27 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -171 over the last 30 days and by 17 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 0%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects N/A% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 0 views. Within the first day, a publication typically gains 0 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 0.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as osint, хакер, инструментарий, шифрование, лаборатория.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“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”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 28 August, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
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!