cyberheartmi9

MS Exchange Pentesting Cheat Sheet v3

Sources:
[1] Attacking MS Exchange Web Interfaces – PT SWARM (2020)
[2] Arseniy Sharoglazov – Practical Use Cases of Exploiting MS Exchange in External Penetration Tests (PositiveHack Talks Hanoi, Nov 2024)
[3] CVE research + real-world campaign analysis (2021–2025)
Scope: External/Internal authorized penetration testing of on-premises MS Exchange
Warning: For authorized engagements only.

---

karpathy

LLM Wiki

A pattern for building personal knowledge bases using LLMs.

This is an idea file, it is designed to be copy pasted to your own LLM Agent (e.g. OpenAI Codex, Claude Code, OpenCode / Pi, or etc.). Its goal is to communicate the high level idea, but your agent will build out the specifics in collaboration with you.

The core idea

Most people's experience with LLMs and documents looks like RAG: you upload a collection of files, the LLM retrieves relevant chunks at query time, and generates an answer. This works, but the LLM is rediscovering knowledge from scratch on every question. There's no accumulation. Ask a subtle question that requires synthesizing five documents, and the LLM has to find and piece together the relevant fragments every time. Nothing is built up. NotebookLM, ChatGPT file uploads, and most RAG systems work this way.

pushpak1300

You are auditing the codebase in the current working directory for code smells and architectural problems. The goal is an audit the maintainers can act on. Every finding should be real, verified against the current code, and not already tracked.

Inputs. Use these defaults unless the user overrides them:

• Tracker file: AUDIT.md at the repo root. Create it if it's missing; add to new file if it exists.
• Scope: all first-party source. Exclude vendored, generated and build output (vendor/, node_modules/, dist/, build/, lockfiles, migrations' generated SQL, compiled assets).
• Changes allowed: the tracker file only. Don't edit source or tests, and don't commit.

Before you start

Learn the project before judging it.

lijigang

;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;
;; 
;; 作者: 李继刚
;; 日期: 2025-11-12
;; 剑名: 圆桌讨论
;; 剑意: 构建一个以“求真”为目标的结构化对话框架。该框架由一位极具洞察力的主持人
;;      进行引导，邀请代表不同思想的“典型代表人物”进行一场高强度的、即时响应式的
;;      深度对话。主持人将在每轮总结时生成视觉化的思考框架(ASCII Chart)，通过
;;      “主动质询” 与“协同共建”，对用户提出的议题进行协同探索，最终生成深刻的、
;;      结构化的知识网络。

almuhdilkarim

PENUGASAN TERSTRUKTUR: ALGORITMA DAN STRUKTUR DATA

• Mata Kuliah: Algoritma dan Struktur Data
• Materi: Struktur Kontrol & Representasi Pseudocode
• Capaian Pembelajaran: SubCPMK-1 (C2 - Menjelaskan definisi algoritma, tipe data, struktur kontrol, dan representasi pseudocode)
• Bentuk Tugas: Pribadi
• Dateline: 28-September-2026 23:59 UTC+07

---

michabbb

#!/bin/bash

# Color codes
GREEN='\033[0;32m'
YELLOW='\033[1;33m'
BLUE='\033[0;34m'
NC='\033[0m' # No Color

# Header in green
echo -e "${GREEN}IMAGE\t\t\t\t\t\t\tSTATUS${NC}"

mRoca

// Source: https://gist.github.com/mRoca/112a0e6cb58b254b0c7da45ed4d1dac7
// Push every edit made to a local copy back to that gist: it is the copy everyone installs from.
// gh gist edit 112a0e6cb58b254b0c7da45ed4d1dac7 --filename github-prs-to-approve.js <local-copy>
//
// Recommended usage for Chrome
// - extension: https://chromewebstore.google.com/detail/user-javascript-and-css/nbhcbdghjpllgmfilhnhkllmkecfmpld
// - for: https://github.com/*
//
// Recommended usage for Firefox
// - extension: https://addons.mozilla.org/en-US/firefox/addon/greasemonkey/

zinvapel

[Книга] Kubernetes в действии

Основы

Основные понятия Docker

Layer. Каждый Docker-образ состоит из слоёв, каждый из которых описывает какую-то инструкцию. Далее — Docker объединяет информацию из каждого слоя, и создает шаблон-образ, из которого запускается контейнер, в котором выполняются инструкции из каждого слоя, который был включен в данный образ.

Registry. Хранилище Docker – это репозиторий, в котором хранятся образы Docker и который упрощает обмен этими образами между различными людьми и компьютерами. Когда вы создаете образ, вы можете либо запустить его на компьютере, на котором вы его создали, либо отправить (закачать) образ в хранилище, а затем извлечь (скачать) его на другом компьютере и запустить его там.

Image. Образ контейнера на основе Docker – это то, во что вы упаковываете свое приложение и его среду. Он содержит файловую систему, которая будет доступна приложению, и другие метаданные, такие как путь к исполняемому файлу, который должен быть исполнен при запуске образа.