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Mermaid图表代码生成器

mermaid-diagram
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
359
该工具能够根据用户输入的自然语言需求，生成高质量的Mermaid图表代码。它支持流程图、时序图、类图、ER图等多种图表类型，并执行文件输出、语法验证和详细的视觉审核，确保图表的准确性和可用性。
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原子化紫队检测验证

performing-purple-team-atomic-testing
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
352
本工具用于执行原子化的红队测试，并将其映射到MITRE ATT&CK框架。它适用于紫队演习，帮助安全团队评估当前的检测覆盖范围和盲点，验证SIEM/EDR规则的实时检测能力。使用它构建持续的威胁检测验证循环，并衡量蓝队对已知攻击技术的可见性。
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SOC 2 Type II审计准备自动化

performing-soc2-type2-audit-preparation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
180
本技能用于自动化SOC 2 Type II审计的准备和持续监控。它支持根据AICPA信赖服务标准（CC1-CC9）进行差距评估，并从AWS、Azure、GCP等云平台和身份系统自动收集操作证据。可用于验证控制措施的有效性，确保持续合规性。
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圣塔方法：双独立评审框架

santa-method
affaan-m/everything-claude-code
276
圣塔方法是一个多智能体对抗性验证框架，旨在提高内容的输出质量。它要求两个独立评审员（Agent B和Agent C）都通过内容，才能发布最终结果。该方法能够消除单一智能体的固有偏差，并通过迭代修正循环，持续优化内容直到收敛，或升级给人工审核。
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搜索发表的学术会议和期刊论文

semantic-scholar
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
447
本技能用于搜索来自IEEE、ACM、Springer等主流学术会议和期刊的同行评审论文。与预印本服务（如arXiv）不同，它提供已发表的文献，包含引用次数、详细的发表信息和摘要，确保获取经过验证的学术研究成果。
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勒索软件恢复流程验证

testing-ransomware-recovery-procedures
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
190
本技能提供了一个全面的框架，用于模拟和测试针对勒索软件威胁的灾难恢复计划。它指导用户执行RTO（恢复时间目标）和RPO（恢复点目标）测量、验证干净的备份恢复，并强化安全控制，以确保组织的弹性。本流程用于桌面演习和合规审计，不应用于实时的事件响应。
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备份完整性验证与恢复测试

validating-backup-integrity-for-recovery
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
468
本技能提供了一套完整的备份可靠性验证框架。它自动化了加密哈希验证、在隔离环境中的模拟恢复测试、检测静默数据损坏（位翻转）以及扫描勒索软件痕迹。在发生重大事件或勒索软件攻击前使用，确保数据可恢复性和合规性。
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基于Sigstore的软件签名与验证

implementing-sigstore-for-software-signing
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
373
本指南详细介绍了如何使用Sigstore生态系统组件（如Cosign、Fulcio和Rekor）实现安全、无密钥的软件签名。它通过OIDC身份绑定为容器镜像和二进制文件建立加密溯源，确保CI/CD流程中的完整性和可信度。
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领域流程提取器

understand-domain
Lum1104/Understand-Anything
95
从代码库里提取领域、业务流程和步骤信息，可复用已有知识图谱或进行轻量扫描，最终生成可在看板中交互查看的流程图，并经过验证保存。
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CodeTour流程指南

code-tour
alirezarezvani/claude-skills
129
指导如何制作面向具体角色的 CodeTour 步骤，涵盖仓库探索、意图推断、叙事编写与验证，确保每段讲解都对应真实文件并符合所需深度。
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证据驱动的深度研究工作流

research-ops
affaan-m/everything-claude-code
179
这是一个高级、结构化的研究流程，用于进行深度、多源证据的调查和分析。它能够整合当前公开信息和用户提供的背景，生成高度结构化的报告。该工作流明确区分了可验证的事实、用户证据、逻辑推论和可操作的建议，适用于复杂的比较分析或持续的趋势监测。
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证据驱动的命令行操作

terminal-ops
affaan-m/everything-claude-code
216
该工作流用于指导用户进行证据驱动的终端操作。适用于需要执行实际命令行命令、检查Git状态、调试CI失败或推送狭窄修复的场景。它强调将修复范围保持最小化，并准确报告代码的当前状态和验证结果。
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