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LingJing灵境Mac安装教程 LingJing 是一款桌面级本地网络靶场:在线拉取靶机镜像,无需手动配置虚拟网络;一键拉起跨架构靶机,内置路由与流量可视化,M 系列 Mac 也能运行 AMD64 镜像,即将补齐内置攻击机,零配置完成从入门到红蓝对抗的全流程演练,为网络安全学习者和从业者提供一个高效、真实的实战训练环境,助力每一位用户在网络安全领域快速成长。 项目下载地址:https://github.com/414aaj/LingJing LingJing 靶场已部署 50+ 环境,覆盖 Vulhub、VulnHub、VulnTarget、红日、maze-sec靶机知攻善防应急响应等主流系列,原创与自制靶机后续更新,一键即可开打。(正在尝试创新设计一种打靶模式:以 2D RTS 游戏风格实现互联网侧和近源渗透实景模拟,为用户带来全新的训练体验(如蒙支持,将为创作提供持续动力)。这些靶场资源覆盖广泛的安全技术方向,满足教育教学、专业培训与实战演练的需求,包括但不仅限于:Web 安全:SQL 注入(盲注/报错/联合)、XSS、文件上传、CSRF、RCE、信息泄露一次打全;内网纵深:多层拓扑+域控一键起,横向移动、权限提升、Kerberos 票据、NTLM 中继、域信任全链打通;中间件框架:Apache/Nginx/Tomcat/Struts2/Spring 经典漏洞秒级复现;Java 安全:Web 漏洞、反序列化链、编码陷阱即开即调;业务与客户端:认证绕过、越权、弱加密等逻辑缺陷现场教学;红队对抗:多跳 C2、端口转发、代理链、隧道战术,全流程验证 平台特点 一键拉取、零配置,靶机 5–30 秒就绪(域控场景需额外建联时间,视物理机性能浮动)。平台内置路由强制隔离,靶机“零出网”,风险可控。镜像深度压缩,体积更小,存储立省。灵眼模块全流量抓包 + 态势感知 + WAF,打靶过程一键回放、逐帧复盘。 #网络安全 #信息安全 #渗透测试 #渗透测试靶机 #灵境
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LingJing灵境Windows安装教程 LingJing 是一款桌面级本地网络靶场:在线拉取靶机镜像,无需手动配置虚拟网络;一键拉起跨架构靶机,内置路由与流量可视化,M 系列 Mac 也能运行 AMD64 镜像,即将补齐内置攻击机,零配置完成从入门到红蓝对抗的全流程演练,为网络安全学习者和从业者提供一个高效、真实的实战训练环境,助力每一位用户在网络安全领域快速成长。 项目下载地址:https://github.com/414aaj/LingJing LingJing 靶场已部署 50+ 环境,覆盖 Vulhub、VulnHub、VulnTarget、红日、maze-sec靶机知攻善防应急响应等主流系列,原创与自制靶机后续更新,一键即可开打。(正在尝试创新设计一种打靶模式:以 2D RTS 游戏风格实现互联网侧和近源渗透实景模拟,为用户带来全新的训练体验(如蒙支持,将为创作提供持续动力)。这些靶场资源覆盖广泛的安全技术方向,满足教育教学、专业培训与实战演练的需求,包括但不仅限于:Web 安全:SQL 注入(盲注/报错/联合)、XSS、文件上传、CSRF、RCE、信息泄露一次打全;内网纵深:多层拓扑+域控一键起,横向移动、权限提升、Kerberos 票据、NTLM 中继、域信任全链打通;中间件框架:Apache/Nginx/Tomcat/Struts2/Spring 经典漏洞秒级复现;Java 安全:Web 漏洞、反序列化链、编码陷阱即开即调;业务与客户端:认证绕过、越权、弱加密等逻辑缺陷现场教学;红队对抗:多跳 C2、端口转发、代理链、隧道战术,全流程验证 平台特点 一键拉取、零配置,靶机 5–30 秒就绪(域控场景需额外建联时间,视物理机性能浮动)。平台内置路由强制隔离,靶机“零出网”,风险可控。镜像深度压缩,体积更小,存储立省。灵眼模块全流量抓包 + 态势感知 + WAF,打靶过程一键回放、逐帧复盘。 #网络安全 #信息安全 #渗透测试 #渗透测试靶机 #灵境
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如何用 Codex APP 进行原型设计 Codex APP 内置 Figma 技能,支持一键安装。由于 Figma 本身开箱即用,首次使用只需登录一次即可,无需复杂配置,马上就能开始设计。 Codex 的工程师 Ed Bayes 分享了使用 Codex APP 快速进行原型设计的方法 操作非常简单: 将正在进行的 Figma 项目链接复制到 Codex,点击开始,Codex 会自动运行并将设计转化为可交互原型。整个过程是可见的,运行状态会实时刷新。得益于热重载机制,对设计进行的修改,能够实时同步到原型。 从结果看,Codex 会直接复用你已有的设计系统,按钮、组件、样式都会沿用原有规范,而不是重新生成。这意味着原型就已经完成了 80%–90% 的工作量,剩下只需少量微调,例如去掉多余边框、调整局部样式或补充交互反馈即可。 整体效率提升非常明显。原本需要在设计稿和原型工具之间反复切换的流程,现在可以一次完成,速度通常能提升 2–3 倍。这一点在 AI 产品设计中尤为重要,因为大模型的输出高度动态,很多问题在静态设计稿中难以暴露。 Figma 依然是优秀的设计起点,但它仅停留在静态画面,往往无法覆盖真实使用场景。通过 Codex 快速生成可交互原型并跑完流程,能够让问题更早暴露、验证也更高效。这正是交互原型在当下设计流程中愈发重要的原因,也是 Codex 对需要快速验证想法的团队最具价值的地方。 #AI编程 #CodexAPP #AI技术 #AI教程 #AI原型设计
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怎样安装部署 Clawdbot 最简单、经济实惠? 这两天,大家对 Clawdbot 的讨论依然很热。那么,这个 “超级智能助手” 到底该怎么安装、怎么用?知名 AI 技术博主 Alex Finn 最近分享了一套最简单、也最省钱的安装和配置方法。 先给第一次听说 Clawdbot 的朋友简单介绍一下。它和 DeepSeek、ChatGPT 不太一样。它并不是一个更会聊天的机器人,真正的价值也不在聊天本身,而在于 “长期、持续地帮你把事情做好”。你可以把它理解成一个 7×24 小时在线的数字员工。它会记住你的习惯、目标和背景,并在此基础上不断调整自己的工作方式。总的来说,有点像《钢铁侠》里的贾维斯。 很多人以为要用 Clawdbot,必须买一台 Mac Mini,其实完全没这个必要。最省钱、也最适合新手的方式,是把 Clawdbot 部署在云端,比如 Amazon EC2(理论上阿里云、火山云也都可以,只是设置细节略有不同)。这样做的好处很明显,不用买新电脑,不占本地性能,随时随地都能用,一个月服务器成本大概几十块钱,非常适合先试试水。 整个部署流程也不复杂。简单来说,就是在 AWS 上创建一台 Ubuntu 云服务器,开放必要的端口,然后按照 Clawdbot 官方文档,复制一条命令到服务器里运行即可。几分钟后,你的 Clawdbot 就能在云端跑起来。 接下来是模型的选择。如果你已经订阅了 ChatGPT 或 Claude,可以直接用现成账号,通过 OAuth 接入,几乎没有额外门槛。如果还没有订阅,性价比最高的方案通常是走模型 API,成本可控,稳定性也不错。Clawdbot 的开发者 Peter Steinberger 特别推荐了咱们的国产模型 Minimax,认为它的性价比非常高。 Clawdbot 真正开始“好用”,是在你完成初始设置之后。有一个很重要、但常常被忽略的步骤,就是尽可能多地告诉它关于你自己的信息。比如你的工作内容、目标、兴趣、日常习惯,都可以直接写给它。因为 Clawdbot 有长期记忆,这些信息会成为它之后判断问题、给建议的基础。 一个非常实用的用法,是让它每天给你发一份早报。内容可以包括与你相关的新闻、当天的天气,以及它认为你今天值得优先做的几件事…… #AI教程 #AI智能助手 #Clawdbot #AI生活指南
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