SimplyTemplate 项目亮点解析
2025-06-06 12:55:24作者:董灵辛Dennis
项目的基础介绍
SimplyTemplate 是一个开源项目,旨在简化钓鱼模板的生成过程,提高生成模板的准确性和效率。该项目由 Alexander Rymdeko-Harvey 创建,并托管在 GitHub 上,允许用户轻松地编写和集成电子邮件模板,以满足不同的钓鱼攻击场景。
项目代码目录及介绍
SimplyTemplate 的项目代码目录结构清晰,主要包括以下几个部分:
Common:包含通用模块和工具类。Helpers:提供辅助功能,帮助生成和渲染模板。Modules:存放各种钓鱼模板模块,每个模块对应一种特定的钓鱼场景。tests:包含对项目代码的单元测试。.coveragerc、.gitignore、.landscape.yml、.travis.yml:配置文件,用于代码测试、构建和部署。LICENSE:项目使用的开源协议(GPL-2.0)。README.md:项目说明文档。Setup.sh:项目安装脚本。SimplyTemplate.py:项目主程序文件。
项目亮点功能拆解
SimplyTemplate 的亮点功能包括:
- 模块化设计:用户可以轻松编写模块,每个模块都包含一个必需的类选项。
- 简单的邮件模板集成:模块支持简单快速的邮件模板集成。
- 快速设置修改:用户可以在不深入代码的情况下快速修改主要设置。
项目主要技术亮点拆解
SimplyTemplate 的主要技术亮点包括:
- 多种输出格式支持:支持多种电子邮件渲染格式,如 HTML、EML 和 MHTML。
- 模板元数据:每个模板都提供元数据标签,帮助用户快速识别模块的能力和内容支持。
- 灵活的模板类型:模板分为高、中、低三种复杂度,满足不同用户的需求。
与同类项目对比的亮点
与同类项目相比,SimplyTemplate 的亮点在于:
- 易用性:项目提供了简单的安装脚本和用户友好的命令行界面。
- 定制化:用户可以根据自己的需求编写模块,灵活性强。
- 社区支持:项目有活跃的开发者社区,提供及时的技术支持和更新。
- 安全性:项目在设计时考虑到了安全性,避免潜在的安全风险。
SimplyTemplate 作为一个功能强大的开源钓鱼模板生成工具,不仅能够提高安全测试的效率,还能帮助安全专家快速构建高度定制的钓鱼攻击场景,为网络安全防护提供了有力的工具。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
407
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
226
252
暂无简介
Dart
673
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
664
319
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
658
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
326
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868