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𝟭. 𝗠𝗮𝗰𝗵𝗶𝗻𝗲 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴 𝗙𝗿𝗮𝗺𝗲𝘄𝗼𝗿𝗸𝘀 𝗮𝗻𝗱 𝗟𝗶𝗯𝗿𝗮𝗿𝗶𝗲𝘀:

• 𝗧𝗲𝗻𝘀𝗼𝗿𝗙𝗹𝗼𝘄: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝘄𝘄𝘄.𝘁𝗲𝗻𝘀𝗼𝗿𝗳𝗹𝗼𝘄.𝗼𝗿𝗴/
• 𝗣𝘆𝗧𝗼𝗿𝗰𝗵: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝗽𝘆𝘁𝗼𝗿𝗰𝗵.𝗼𝗿𝗴/
• 𝗦𝗰𝗶𝗸𝗶𝘁-𝗹𝗲𝗮𝗿𝗻: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝘀𝗰𝗶𝗸𝗶𝘁-𝗹𝗲𝗮𝗿𝗻.𝗼𝗿𝗴/
• 𝗞𝗲𝗿𝗮𝘀: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝗸𝗲𝗿𝗮𝘀.𝗶𝗼/ 𝗠𝗫𝗡𝗲𝘁: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝗺𝘅𝗻𝗲𝘁.𝗮𝗽𝗮𝗰𝗵𝗲.𝗼𝗿𝗴/

𝟮. 𝗡𝗮𝘁𝘂𝗿𝗮𝗹 𝗟𝗮𝗻𝗴𝘂𝗮𝗴𝗲 𝗣𝗿𝗼𝗰𝗲𝘀𝘀𝗶𝗻𝗴 (𝗡𝗟𝗣) 𝗧𝗼𝗼𝗹𝘀:

• 𝗡𝗟𝗧𝗞: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝘄𝘄𝘄.𝗻𝗹𝘁𝗸.𝗼𝗿𝗴/
• 𝘀𝗽𝗮𝗖𝘆: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝘀𝗽𝗮𝗰𝘆.𝗶𝗼/
• 𝗚𝗲𝗻𝘀𝗶𝗺: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝗿𝗮𝗱𝗶𝗺𝗿𝗲𝗵𝘂𝗿𝗲𝗸.𝗰𝗼𝗺/𝗴𝗲𝗻𝘀𝗶𝗺/

𝟯. 𝗖𝗼𝗺𝗽𝘂𝘁𝗲𝗿 𝗩𝗶𝘀𝗶𝗼𝗻 𝗧𝗼𝗼𝗹𝘀:

• 𝗢𝗽𝗲𝗻𝗖𝗩: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝗼𝗽𝗲𝗻𝗰𝘃.𝗼𝗿𝗴/
• 𝗗𝗹𝗶𝗯: 𝗵𝘁𝘁𝗽://𝗱𝗹𝗶𝗯.𝗻𝗲𝘁/
• 𝗬𝗢𝗟𝗢 (𝗬𝗼𝘂 𝗢𝗻𝗹𝘆 𝗟𝗼𝗼𝗸 𝗢𝗻𝗰𝗲): 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝗽𝗷𝗿𝗲𝗱𝗱𝗶𝗲.𝗰𝗼𝗺/𝗱𝗮𝗿𝗸𝗻𝗲𝘁/𝘆𝗼𝗹𝗼/

𝟰. 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗦𝗰𝗶𝗲𝗻𝗰𝗲 𝗮𝗻𝗱 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘁𝗶𝗰𝘀 𝗧𝗼𝗼𝗹𝘀:

• 𝗝𝘂𝗽𝘆𝘁𝗲𝗿 𝗡𝗼𝘁𝗲𝗯𝗼𝗼𝗸𝘀: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝗷𝘂𝗽𝘆𝘁𝗲𝗿.𝗼𝗿𝗴/
• 𝗣𝗮𝗻𝗱𝗮𝘀: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝗽𝗮𝗻𝗱𝗮𝘀.𝗽𝘆𝗱𝗮𝘁𝗮.𝗼𝗿𝗴/
• 𝗠𝗮𝘁𝗽𝗹𝗼𝘁𝗹𝗶𝗯: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝗺𝗮𝘁𝗽𝗹𝗼𝘁𝗹𝗶𝗯.𝗼𝗿𝗴/

𝟱. 𝗥𝗲𝗶𝗻𝗳𝗼𝗿𝗰𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴:

• 𝗢𝗽𝗲𝗻𝗔𝗜 𝗚𝘆𝗺: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝗴𝘆𝗺.𝗼𝗽𝗲𝗻𝗮𝗶.𝗰𝗼𝗺/
• 𝗦𝘁𝗮𝗯𝗹𝗲 𝗕𝗮𝘀𝗲𝗹𝗶𝗻𝗲𝘀: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝗴𝗶𝘁𝗵𝘂𝗯.𝗰𝗼𝗺/𝗗𝗟𝗥-𝗥𝗠/𝘀𝘁𝗮𝗯𝗹𝗲-𝗯𝗮𝘀𝗲𝗹𝗶𝗻𝗲𝘀𝟯

𝟲. 𝗔𝘂𝘁𝗼𝗠𝗟 (𝗔𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗲𝗱 𝗠𝗮𝗰𝗵𝗶𝗻𝗲 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴):

• 𝗔𝘂𝘁𝗼𝗠𝗟: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝗮𝗶.𝗴𝗼𝗼𝗴𝗹𝗲𝗯𝗹𝗼𝗴.𝗰𝗼𝗺/𝟮𝟬𝟭𝟴/𝟬𝟱/𝗮𝘂𝘁𝗼𝗺𝗹-𝗳𝗼𝗿-𝗹𝗮𝗿𝗴𝗲-𝘀𝗰𝗮𝗹𝗲-𝗶𝗺𝗮𝗴𝗲.𝗵𝘁𝗺𝗹
• 𝗛𝟮𝗢.𝗮𝗶: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝘄𝘄𝘄.𝗵𝟮𝗼.𝗮𝗶/
• 𝗧𝗲𝗻𝘀𝗼𝗿𝗙𝗹𝗼𝘄 𝗦𝗲𝗿𝘃𝗶𝗻𝗴: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝘄𝘄𝘄.𝘁𝗲𝗻𝘀𝗼𝗿𝗳𝗹𝗼𝘄.𝗼𝗿𝗴/𝘁𝗳𝘅/𝗴𝘂𝗶𝗱𝗲/
• 𝘀𝗲𝗿𝘃𝗶𝗻𝗴 𝗗𝗼𝗰𝗸𝗲𝗿: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝘄𝘄𝘄.𝗱𝗼𝗰𝗸𝗲𝗿.𝗰𝗼𝗺/

𝟳. 𝗖𝗵𝗮𝘁𝗯𝗼𝘁𝘀 𝗮𝗻𝗱 𝗖𝗼𝗻𝘃𝗲𝗿𝘀𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹 𝗔𝗜:

• 𝗥𝗮𝘀𝗮: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝗿𝗮𝘀𝗮.𝗰𝗼𝗺/
• 𝗗𝗶𝗮𝗹𝗼𝗴𝗳𝗹𝗼𝘄: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝗰𝗹𝗼𝘂𝗱.𝗴𝗼𝗼𝗴𝗹𝗲.𝗰𝗼𝗺/𝗱𝗶𝗮𝗹𝗼𝗴𝗳𝗹𝗼𝘄

𝟴. 𝗔𝗜 𝗘𝘁𝗵𝗶𝗰𝘀 𝗮𝗻𝗱 𝗘𝘅𝗽𝗹𝗮𝗶𝗻𝗮𝗯𝗶𝗹𝗶𝘁𝘆:

• 𝗜𝗕𝗠 𝗔𝗜 𝗙𝗮𝗶𝗿𝗻𝗲𝘀𝘀 𝟯𝟲𝟬: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝗮𝗶𝗳𝟯𝟲𝟬.𝗺𝘆𝗯𝗹𝘂𝗲𝗺𝗶𝘅.𝗻𝗲𝘁/
• 𝗦𝗛𝗔𝗣 (𝗦𝗛𝗮𝗽𝗹𝗲𝘆 𝗔𝗱𝗱𝗶𝘁𝗶𝘃𝗲 𝗲𝘅𝗣𝗹𝗮𝗻𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀): 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝗴𝗶𝘁𝗵𝘂𝗯.𝗰𝗼𝗺/𝘀𝗹𝘂𝗻𝗱𝗯𝗲𝗿𝗴/𝘀𝗵𝗮𝗽

𝟵. 𝗖𝗹𝗼𝘂𝗱 𝗦𝗲𝗿𝘃𝗶𝗰𝗲𝘀:

• 𝗔𝗺𝗮𝘇𝗼𝗻 𝗦𝗮𝗴𝗲𝗠𝗮𝗸𝗲𝗿: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝗮𝘄𝘀.𝗮𝗺𝗮𝘇𝗼𝗻.𝗰𝗼𝗺/𝘀𝗮𝗴𝗲𝗺𝗮𝗸𝗲𝗿/
• 𝗚𝗼𝗼𝗴𝗹𝗲 𝗖𝗹𝗼𝘂𝗱 𝗔𝗜 𝗣𝗹𝗮𝘁𝗳𝗼𝗿𝗺: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝗰𝗹𝗼𝘂𝗱.𝗴𝗼𝗼𝗴𝗹𝗲.𝗰𝗼𝗺/𝗮𝗶-𝗽𝗹𝗮𝘁𝗳𝗼𝗿𝗺

𝟭𝟬. 𝗩𝗲𝗿𝘀𝗶𝗼𝗻 𝗖𝗼𝗻𝘁𝗿𝗼𝗹 𝗳𝗼𝗿 𝗠𝗮𝗰𝗵𝗶𝗻𝗲 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴:

• 𝗗𝗩𝗖 (𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗩𝗲𝗿𝘀𝗶𝗼𝗻 𝗖𝗼𝗻𝘁𝗿𝗼𝗹): 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝗱𝘃𝗰.𝗼𝗿𝗴/
• 𝗠𝗟𝗳𝗹𝗼𝘄: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝗺𝗹𝗳𝗹𝗼𝘄.𝗼𝗿𝗴/

𝟭𝟭. 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗟𝗮𝗯𝗲𝗹𝗶𝗻𝗴 𝗮𝗻𝗱 𝗔𝗻𝗻𝗼𝘁𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻:

• 𝗟𝗮𝗯𝗲𝗹𝗯𝗼𝘅: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝘄𝘄𝘄.𝗹𝗮𝗯𝗲𝗹𝗯𝗼𝘅.𝗰𝗼𝗺/
• 𝗦𝘂𝗽𝗲𝗿𝘃𝗶𝘀𝗲𝗹𝘆: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝘀𝘂𝗽𝗲𝗿𝘃𝗶𝘀𝗲.𝗹𝘆/

𝟭𝟮. 𝗡𝗲𝘂𝗿𝗮𝗹 𝗡𝗲𝘁𝘄𝗼𝗿𝗸 𝗩𝗶𝘀𝘂𝗮𝗹𝗶𝘇𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻:

• 𝗧𝗲𝗻𝘀𝗼𝗿𝗕𝗼𝗮𝗿𝗱: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝘄𝘄𝘄.𝘁𝗲𝗻𝘀𝗼𝗿𝗳𝗹𝗼𝘄.𝗼𝗿𝗴/𝘁𝗲𝗻𝘀𝗼𝗿𝗯𝗼𝗮𝗿𝗱
• 𝗛𝘆𝗽𝗲𝗿𝗽𝗮𝗿𝗮𝗺𝗲𝘁𝗲𝗿 𝗢𝗽𝘁𝗶𝗺𝗶𝘇𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻: 𝗢𝗽𝘁𝘂𝗻𝗮: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝗼𝗽𝘁𝘂𝗻𝗮.𝗼𝗿𝗴/

𝟭𝟯. 𝗔𝗜 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹 𝗖𝗼𝗺𝗽𝗿𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻:

• 𝗗𝗶𝘀𝘁𝗶𝗹𝗹𝗲𝗿: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝗻𝗲𝗿𝘃𝗮𝗻𝗮𝘀𝘆𝘀𝘁𝗲𝗺𝘀.𝗴𝗶𝘁𝗵𝘂𝗯.𝗶𝗼/𝗱𝗶𝘀𝘁𝗶𝗹𝗹𝗲𝗿/
• 𝗧𝗙𝗟𝗶𝘁𝗲 (𝗧𝗲𝗻𝘀𝗼𝗿𝗙𝗹𝗼𝘄 𝗟𝗶𝘁𝗲): 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝘄𝘄𝘄.𝘁𝗲𝗻𝘀𝗼𝗿𝗳𝗹𝗼𝘄.𝗼𝗿𝗴/𝗹𝗶𝘁𝗲

𝟭𝟰. 𝗔𝗜 𝗳𝗼𝗿 𝗘𝗱𝗴𝗲 𝗖𝗼𝗺𝗽𝘂𝘁𝗶𝗻𝗴: 𝗢𝗽𝗲𝗻𝗩𝗜𝗡𝗢: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝘀𝗼𝗳𝘁𝘄𝗮𝗿𝗲.𝗶𝗻𝘁𝗲𝗹.𝗰𝗼𝗺/𝗰𝗼𝗻𝘁𝗲𝗻𝘁/𝘄𝘄𝘄/𝘂𝘀/𝗲𝗻/𝗱𝗲𝘃𝗲𝗹𝗼𝗽/𝘁𝗼𝗼𝗹𝘀/𝗼𝗽𝗲𝗻𝘃𝗶𝗻𝗼-𝘁𝗼𝗼𝗹𝗸𝗶𝘁.𝗵𝘁𝗺𝗹
𝟭𝟱. 𝗦𝗽𝗲𝗲𝗰𝗵 𝗥𝗲𝗰𝗼𝗴𝗻𝗶𝘁𝗶𝗼𝗻: 𝗖𝗠𝗨 𝗦𝗽𝗵𝗶𝗻𝘅: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝗰𝗺𝘂𝘀𝗽𝗵𝗶𝗻𝘅.𝗴𝗶𝘁𝗵𝘂𝗯.𝗶𝗼/
𝟭𝟲. 𝗚𝗿𝗮𝗽𝗵𝗶𝗰𝗮𝗹 𝗡𝗲𝘂𝗿𝗮𝗹 𝗡𝗲𝘁𝘄𝗼𝗿𝗸𝘀: 𝗡𝗲𝘁𝗿𝗼𝗻: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝗻𝗲𝘁𝗿𝗼𝗻.𝗮𝗽𝗽/
𝟭𝟳. 𝗘𝘅𝗽𝗹𝗮𝗶𝗻𝗮𝗯𝗹𝗲 𝗔𝗜: 𝗟𝗜𝗠𝗘: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝗴𝗶𝘁𝗵𝘂𝗯.𝗰𝗼𝗺/𝗺𝗮𝗿𝗰𝗼𝘁𝗰𝗿/𝗹𝗶𝗺𝗲
𝟭𝟴. 𝗔𝗜 𝗳𝗼𝗿 𝗚𝗮𝗺𝗲 𝗗𝗲𝘃𝗲𝗹𝗼𝗽𝗺𝗲𝗻𝘁: 𝗨𝗻𝗶𝘁𝘆 𝗠𝗟-𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝘀 𝗧𝗼𝗼𝗹𝗸𝗶𝘁: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝗴𝗶𝘁𝗵𝘂𝗯.𝗰𝗼𝗺/𝗨𝗻𝗶𝘁𝘆-𝗧𝗲𝗰𝗵𝗻𝗼𝗹𝗼𝗴𝗶𝗲𝘀/𝗺𝗹-𝗮𝗴𝗲𝗻𝘁𝘀
𝟭𝟵. 𝗔𝗜 𝗳𝗼𝗿 𝗖𝘆𝗯𝗲𝗿𝘀𝗲𝗰𝘂𝗿𝗶𝘁𝘆: 𝗦𝗻𝗼𝗿𝘁: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝘄𝘄𝘄.𝘀𝗻𝗼𝗿𝘁.𝗼𝗿𝗴/
𝟮𝟬. 𝗤𝘂𝗮𝗻𝘁𝘂𝗺 𝗖𝗼𝗺𝗽𝘂𝘁𝗶𝗻𝗴: 𝗤𝗶𝘀𝗸𝗶𝘁: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝗾𝗶𝘀𝗸𝗶𝘁.𝗼𝗿𝗴/

𝟮𝟭. 𝗔𝗜 𝗳𝗼𝗿 𝗛𝗲𝗮𝗹𝘁𝗵𝗰𝗮𝗿𝗲: 𝗠𝗜𝗧𝗞 (𝗠𝗲𝗱𝗶𝗰𝗮𝗹 𝗜𝗺𝗮𝗴𝗶𝗻𝗴 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗿𝗮𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗧𝗼𝗼𝗹𝗸𝗶𝘁): 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝘄𝘄𝘄.𝗺𝗶𝘁𝗸.𝗼𝗿𝗴/
𝟮𝟮. 𝗔𝗜 𝗳𝗼𝗿 𝗙𝗶𝗻𝗮𝗻𝗰𝗲: 𝗤𝘂𝗮𝗻𝘁𝗟𝗶𝗯: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝘄𝘄𝘄.𝗾𝘂𝗮𝗻𝘁𝗹𝗶𝗯.𝗼𝗿𝗴/
𝟮𝟯. 𝗔𝗜 𝗳𝗼𝗿 𝗥𝗼𝗯𝗼𝘁𝗶𝗰𝘀: 𝗥𝗢𝗦 (𝗥𝗼𝗯𝗼𝘁 𝗢𝗽𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝗻𝗴 𝗦𝘆𝘀𝘁𝗲𝗺): 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝘄𝘄𝘄.𝗿𝗼𝘀.𝗼𝗿𝗴/
𝟮𝟰. 𝗔𝗜 𝗳𝗼𝗿 𝗖𝗼𝗻𝘁𝗲𝗻𝘁 𝗖𝗿𝗲𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻: 𝗥𝘂𝗻𝘄𝗮𝘆𝗠𝗟: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝗿𝘂𝗻𝘄𝗮𝘆𝗺𝗹.𝗰𝗼𝗺/
𝟮𝟱. 𝗔𝗜 𝗳𝗼𝗿 𝗠𝘂𝘀𝗶𝗰: 𝗠𝗮𝗴𝗲𝗻𝘁𝗮: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝗺𝗮𝗴𝗲𝗻𝘁𝗮.𝘁𝗲𝗻𝘀𝗼𝗿𝗳𝗹𝗼𝘄.𝗼𝗿𝗴/
𝟮𝟲. 𝗔𝗜 𝗳𝗼𝗿 𝟯𝗗 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹𝗶𝗻𝗴: 𝗕𝗹𝗲𝗻𝗱𝗲𝗿: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝘄𝘄𝘄.𝗯𝗹𝗲𝗻𝗱𝗲𝗿.𝗼𝗿𝗴/
𝟮𝟳. 𝗔𝗜 𝗳𝗼𝗿 𝗖𝗼𝗱𝗲 𝗚𝗲𝗻𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻: 𝗢𝗽𝗲𝗻𝗔𝗜 𝗖𝗼𝗱𝗲𝘅: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝗼𝗽𝗲𝗻𝗮𝗶.𝗰𝗼𝗺/𝗿𝗲𝘀𝗲𝗮𝗿𝗰𝗵/𝗰𝗼𝗱𝗲𝘅
𝟮𝟴. 𝗔𝗜 𝗳𝗼𝗿 𝗧𝗲𝘀𝘁𝗶𝗻𝗴: 𝗦𝗲𝗹𝗲𝗻𝗶𝘂𝗺: 𝗵𝘁𝘁𝗽𝘀://𝘄𝘄𝘄.𝘀𝗲𝗹𝗲𝗻𝗶𝘂𝗺.𝗱𝗲𝘃/