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
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Mycroft Intelligence analitikasi
Mycroft Intelligence (@mycroftintel) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 21 103 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 6 142-o'rinni va Rossiya mintaqasida 31 201-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 21 103 obunachiga ega bo‘ldi.
27 Avgust, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -171 ga, so‘nggi 24 soatda esa 17 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 0% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining N/A% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 0 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 0 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 0 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent osint, хакер, инструментарий, шифрование, лаборатория kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“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”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 28 Avgust, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
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!