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Um mecanismo de inteligência coletiva multiagente que simula a opinião pública, o sentimento do mercado e a dinâmica social. Tudo executado no seu hardware. Estrelas do GitHub GitHub Forks Docker Licença: AGPL-3.0 O que é isso? MiroFish é um mecanismo de simulação multiagente: faça o upload de qualquer documento (comunicado de imprensa, minuta de política, relatório financeiro) e ele gera centenas de agentes de IA com personalidades únicas que simulam a reação do público nas redes sociais. Publicações, discussões, mudanças de opinião — a cada hora.

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🛰️ Imagine um único painel onde você acompanha, em tempo real, desde o jato particular de um ditador até a posição de satélites espiões, passando por navios de guerra, terremotos, zonas de conflito e até interferência GPS. Isso existe, é open-source, e se chama Shadowbroker. ⚙️ A arquitetura é um show de engenharia: frontend em Next.js com MapLibre GL para renderização 2D WebGL, backend em FastAPI com um scheduler que coleta dados de dezenas de fontes. Tudo rodando em containers Docker ou Podman, com compressão Gzip (~92% de redução) e cache ETag para eficiência. 🔍 O que ele rastreia? Mais de 5.000 voos comerciais via OpenSky, aviões militares via adsb.lol, 25.000 navios via AIS, 2.000+ satélites com classificação por missão (militar, SIGINT, comercial), eventos de conflito do GDELT, linha de frente da Ucrânia, câmeras de vigilância de Londres, NY e Singapura, e até dados de interferência GPS via análise NAC-P. 🚀 Dados de fontes como NASA FIRMS (incêndios), NOAA (clima espacial), IODA (quedas de internet) e KiwiSDR (rádios definidos por software) completam o panorama. Tudo atualizado em intervalos de segundos a minutos. Um verdadeiro "single-pane-of-glass" para inteligência de fonte aberta. 🧭 O projeto é assustadoramente poderoso e, ao mesmo tempo, um testemunho do que é possível com dados públicos e código aberto. Ele levanta questões éticas profundas sobre vigilância e privacidade. Até onde você iria com uma ferramenta dessas? 📚 Fonte: GitHub - Shadowbroker; BigBodyCobain. 🕵️ Investigação do @ClubedosDrivers Siga para explorar as ferramentas que redefinem os limites da inteligência de código aberto. 🏷️ #OSINT #Shadowbroker #Geointeligência #Rastreamento #Satélites #Aviões #Navios #DadosAbertos #Tecnologia #Investigação

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[11/2 06:59] +55 55 8402-1045: https://youtu.be/_CcxNydNfUU?si=rjAbwCGNDDU05zWe [11/2 07:02] +55 85 9748-1913: Resumo direto (pra mandar pro seu amigo): 1) Convex como “brain” • Convex é o backend/state. • Tabelas guardam tudo: tarefas, documentos, agentes, mensagens, logs. • Funções são a API: criam/atualizam/leem registros e conectam com os agentes. ✅ Tabelas principais (uso prático) nomes podem variar no schema, mas o conceito é: • documents → base de conhecimento (skills, playbooks, contexto do BF). • tasks → tarefas/kanban (status, prioridade, owner). • agents → catálogo dos agentes (nome, role, capabilities). • messages / mission_messages → histórico de conversa por tarefa/threads. • activities / logs → rastreio de ações (audit trail). ✅ Funções (API de operação) Usamos funções do Convex via npx convex run ...: Exemplos: • documents.js:create / documents.js:update / documents.js:list • tasks.js:list / tasks.js:get • mission.js:sendMessage (mensagem para task) • mission.js:logActivity (audit trail) • mission.js:listAgents Essas funções são o “cérebro operacional”. Agente só faz I/O por aqui. ✅ Comunicação entre agentes • Agent A → chama função sendMessage (fica registrado). • Agent B → lê via tasks + messages. • Tudo vira estado persistente no Convex. Nada se perde. Sem memória? Sem caos. ✅ “Buckets” / Conhecimento • documents funciona como biblioteca viva (skills, instruções, contexto). • Agentes consultam esse “banco” antes de agir. • Você injeta qualquer texto e ele vira “contexto institucional”.

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