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共 905 个技能
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机器人会议投稿周期管理

rss-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
500
本指南为研究人员提供了一个全面的项目管理框架，用于规划和跟踪大型机器人大会（如RSS）的投稿周期。它详细列出了从摘要提交到最终展示的所有关键里程碑、时间节点和注意事项，并提供了在主要会议（IROS, CoRL, ICRA）之间的备选方案，帮助用户管理复杂的学术时间线。
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网络攻击链分析

analyzing-cyber-kill-chain
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
499
本技能用于进行事件后分析，依据网络攻击链模型（Kill Chain）分析入侵活动。它能识别攻击者已完成的攻击阶段、防御的成功或失败点，并帮助专业人员构建防御深度，从而生成详细的漏洞报告、威胁情报和安全改进路线图。
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环境科学研究设计规划

est-study-design
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
498
本指南用于规划环境科学及技术（ES&T）相关的实验、田野采样或模型研究。它指导用户从一开始就建立严谨的方法论设计，确保纳入环境相关性、对照组、重复性、质量/能量平衡和质量控制方案，从而使研究设计能够通过专业的同行评审。
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RuView构建验证与证据生成

ruview-verify
ruvnet/RuView
497
该工具提供了一个用于RuView系统的多阶段验证流程。它执行完整的Rust工作区测试，运行确定性的Python证据证明来检测行为漂移，并生成详细的ADR-028见证包。适用于代码合并前或生成官方证明包的场景。
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红队渗透计划制定

executing-red-team-engagement-planning
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
496
本技能用于构建红队渗透测试的基础规划。它要求定义测试范围、制定详细的任务规则（ROE），选择与MITRE ATT&CK框架对齐的威胁模型，并设定操作时间线。这是在进行任何攻击性测试前，确保测试安全且目标明确的关键步骤。
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Kubernetes上部署CAST AI

castai-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
496
本技能提供了一份完整的指南，用于将任何Kubernetes集群（如EKS, GKE, AKS）连接到CAST AI。它涵盖了从API密钥的生成，到使用Helm图表安装CAST AI代理，再到通过Terraform配置提供商的整个流程，旨在实现成本优化、自动伸缩和安全监控。
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管理Opencode权限与访问控制

permission-manager
sickn33/agentic-awesome-skills
495
本技能用于全面管理Opencode的权限系统。它支持用户审核当前允许执行的命令列表，配置精细化的权限模式（允许/拒绝/询问），并推荐安全的只读命令，确保系统运行的安全性和可审计性。
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弹性SIEM告警分级与调查

performing-alert-triage-with-elastic-siem
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
495
本指南详细介绍了在弹性安全SIEM环境下，执行系统性安全告警分级和调查的流程。用户将学习如何利用Kibana、ES|QL查询和ECS标准化数据，对收到的安全告警进行分类、优先级排序和威胁溯源，这是安全运营中心（SOC）分析师进行高效事件响应的关键技能。
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使用Zeek进行网络流量分析

performing-network-traffic-analysis-with-zeek
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
494
Zeek是一个强大的开源网络分析框架，可作为被动安全监控器。它能从网络流量中生成高保真的结构化日志（如HTTP、DNS、TLS），提取详细的元数据。本技能涵盖部署Zeek、编写自定义检测脚本以及将日志集成到SIEM平台，用于高级威胁检测和取证调查。
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并行系统实验设计指南

ppopp-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
493
本指南详细介绍了设计顶级并行系统和算法评估实验的严格方法论。它强调贡献必须同时满足“双重标准”：既要证明并发正确性（如线性可观察性），也要证明可量化的可扩展性（如强/弱扩展）。内容涵盖了建立强基线、测量规范（如方差、线程固定）以及应对高性能计算领域审稿人质疑的详细操作流程。
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TACAS会议主题与投稿指南

tacas-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
493
本指南旨在帮助研究人员确定其形式化验证项目（工具或算法）最合适的投稿平台。它指导用户决定项目应投递至TACAS，还是其他相关会议（如CAV、VMCAI等），并帮助选择最符合其贡献类型的投稿类别。
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网络评估：证据与严谨性标准

infocom-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
492
本指南为网络研究人员提供了一套极度严格的学术评估标准和流程，适用于顶级学术会议。它要求作者必须为每一个提出的网络性能或算法改进的“主张”（claim）提供对应的、可验证的证据。证据形式包括理论证明、多轮次模拟测试或真实网络流量测量。核心在于保证整个论证链条的科学严谨性和可复现性。
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