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NDSS学术论文选题指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南帮助安全研究人员确定其论文最合适的顶级学术会议（如NDSS、IEEE S&P等）。它提供了一套结构化的“契合度测试”，包括网络测试、部署环境测试和对抗者所有权测试，帮助作者判断研究成果最适合哪个专业社区发表，提高发表成功率。
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NSDI网络系统论文投稿战略指南

usenix-symposium-on-networked-systems-design-and-implementation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本技能是为目标投稿至USENIX NSDI的作者提供的综合指南。它帮助作者评估其在网络、分布式或云系统领域的研究是否适合该会议，提供了关于文章重塑、所需的证据级别（如实际规模部署）以及与OSDI、SIGCOMM等相关会议定位的战略建议。它是优化会议投稿几率的关键参考工具。
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WACV实验设计与审核指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南为研究人员提供了设计和审核计算机视觉（CV）实验的结构化方法论。它详细阐述了WACV等会议上应用和算法两个赛道的关键区别，重点强调了在实际部署约束条件（如能耗、延迟）下报告性能，并确保与基线模型进行公平、严谨的比较。适用于修改提交稿件以达到高评审标准。
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Azure架构最佳实践审计

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github/awesome-copilot
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本工作流使用Azure最佳实践框架（WAF）对您的云基础设施代码（IaC）和实际部署资源进行全面审计。它系统性地检查可靠性、安全性、成本优化、运维卓越性和性能效率五个支柱，识别架构风险、配置漂移和合规性差距。审计发现将自动生成GitHub问题，实现风险点的追踪和修复。
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部署后监控与回归检测

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FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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这是一个专业的部署后监控工具，用于持续进行持续集成/持续部署（CI/CD）流程中的质量保障。它首先捕获应用的性能基线，然后在部署后持续监控生产环境的实时状态，能够自动检测关键错误、性能衰退或任何类型的业务回归，帮助团队确保新版本发布的稳定性和可靠性。
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推送代码并触发CI/CD流程

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FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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该工具自动化进行代码推送，包含安全检查和未提交修改的验证。推送成功后，它能够自动生成并显示项目在GitLab或GitHub Actions等主流平台上的CI/CD流水线跟踪链接，帮助开发者即时掌握代码的部署和测试状态。
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查看持续集成/部署状态

ci-status
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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用于快速获取并显示当前分支或指定PR/MR的持续集成/部署(CI/CD)流水线状态。它支持GitLab CI和GitHub Actions等主流平台，为开发者提供代码构建和测试结果的即时快照。
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进阶智能代理云安全分析

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zhaoxuya520/reverse-skill
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此为CTF沙盒工作流的专业级后端技能。用于分析由AI代理、提示注入或基础设施缺陷驱动的复杂安全挑战。重点追踪从不可信输入到工具副作用、部署配置漂移、容器运行时问题及CI/CD供应链溯源的完整控制链。适用于对现代分布式系统进行深入漏洞评估。
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捆绑包源代码图与运行时恢复

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zhaoxuya520/reverse-skill
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本技能专注于分析已部署的前端构建产物，而非仅依赖原始源代码。它旨在重建动态的JavaScript结构，追踪代码块加载路径，并通过分析源代码图、构建清单等，恢复隐藏的路由、API调用和运行时行为。适用于深入的安全分析和执行流追踪。
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完整部署与上线流程

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FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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这是一个完整的软件发布自动化流水线。它从合并拉取请求（PR）开始，自动执行CI状态检查、等待构建完成，并执行严格的预合并就绪门禁（包括代码时效性、测试和文档检查）。最后，它负责执行代码合并并检测目标部署平台，确保代码可靠、稳定地上线。
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项目网站生成器

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FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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该技能能够通过分析代码库（如README.md, CHANGELOG.md等）来生成一套完整的、可部署的静态落地页。它能自动提取项目的功能、安装指南、特性和FAQ等结构化内容，并将其编译成专业、响应式的HTML/CSS/JS网站。非常适用于统一开源项目的展示页，或将技术文档快速转化为营销页。
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OpenMed设备端本地部署指南

running-openmed-ondevice
maziyarpanahi/openmed
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本指南详细介绍了如何在本地设备端部署OpenMed模型，以确保最高级别的隐私保护。它涵盖了使用三种后端（MLX用于Apple Silicon，CoreML用于iOS/macOS，ONNX/WebGPU用于跨平台/浏览器）的工作流。部署流程包括模型转换、可选的量化处理和本地运行，保证受保护的健康信息（PHI）不会离开设备。
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