推荐开源项目:Bugbountydash - 虫洞赏金猎人数据看板
1、项目介绍
在信息安全领域,虫洞赏金(Bug Bounty)是一种激励安全研究人员查找并报告软件漏洞的机制。而Bugbountydash就是这样一款为虫洞赏金猎人量身定制的数据可视化工具。它将你在HackerOne和BugCrowd两大平台的个人资料与报告信息整合到一个互动式仪表板中,帮助你更高效地管理和理解你的漏洞发现工作。
2、项目技术分析
Bugbountydash基于Node.js构建,这意味着你需要先安装Node.js才能运行这个项目。对于Mac OS用户,你可以通过Homebrew简单地执行brew install nodejs来安装。对于其他操作系统用户,可以参考Node.js官网的说明进行安装。
配置过程也非常直观:只需修改config.js.example文件以添加你的认证信息,并将其重命名为config.js。然后,通过运行node dash.js或nodejs dash.js即可启动仪表板。
3、项目及技术应用场景
-
多平台数据集成:无论你是HackerOne还是BugCrowd的用户,都可以利用Bugbountydash在一个界面查看所有报告和个人信息。
-
快捷操作:通过键盘的1, 2, 3, 4键轻松切换不同的数据表格,按下回车就能直接在浏览器中打开相关链接,大大提升了工作效率。
-
直观展示:简洁美观的界面设计,让你一眼就能了解到关键数据,无论是追踪进度还是汇报成果,都是理想的选择。
4、项目特点
-
便捷性:一键配置,快速启动,无须复杂的设置步骤。
-
交互性强:支持键盘操作,使你在查看数据时无需频繁移动鼠标。
-
跨平台兼容:依赖于Node.js,可在各种操作系统上运行。
-
集中管理:统一展现两个主要漏洞赏金平台的信息,避免了在多个网站之间反复切换。
如果你是虫洞赏金猎人或者对信息安全领域的漏洞管理工作感兴趣,Bugbountydash绝对是一个值得尝试的工具。有任何问题、建议或反馈,请随时联系创建者@infosec_au,让我们一起打造更好的安全研究环境。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00