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研究方案细化
research-refine
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
104
将模糊的研究方向转化为具体、问题导向、优雅且可实施的方案。通过迭代AI评审,帮助细化研究计划、分解复杂问题,创建符合顶级会议标准的研究方法,确保方案简洁、聚焦且前沿。
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研究细化与实验规划
research-refine-pipeline
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
473
该技能执行端到端工作流,结合研究细化与实验规划。它将模糊的研究方向转化为聚焦的最终方案和详细实验路线图。串联研究细化与实验计划,生成方法论文、评审历史和验证计划。适用于需要同时生成方法论和实验验证的学术研究场景。
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智能研究评审助手
research-review
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
424
该技能利用外部 AI 模型(如 Codex、Gemini 或 Claude)对研究工作提供深度批判性评审。它收集项目上下文,识别逻辑漏洞,并对方法论和结果提供对抗性反馈。适用于学术论文、实验验证及研究思路优化,支持多轮推理。
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Ghidra恶意软件逆向分析指南
reverse-engineering-malware-with-ghidra
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
141
本指南提供了使用Ghidra进行恶意软件逆向工程的完整工作流程。它指导用户从静态和动态分析的角度,深入研究恶意软件在汇编和伪代码层面的内部逻辑、C2通信协议、加密算法和混淆技巧。适用于需要提取配置信息、理解漏洞机制或制定检测规则的高级安全分析场景。
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勒索软件加密常式逆向分析
reverse-engineering-ransomware-encryption-routine
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
264
深入指导如何逆向分析勒索软件的加密机制。内容涵盖混合加密模型(如AES与RSA)的识别、利用Python脚本分析系统API调用(CryptoAPI/CNG),并查找密钥生成缺陷和实现漏洞,旨在帮助安全专业人员找到无需支付赎金的解密方法。
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反向工程Rust恶意软件
reverse-engineering-rust-malware
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
61
本指南提供了一套系统化的流程,用于反向分析使用Rust语言编写的恶意软件。它专门解决了Rust二进制文件特有的逆向工程难题,例如非空终止符字符串、泛型代码单态化和复杂的错误处理结构。适用于安全分析师和红队人员对高级威胁的深度研究。
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运行和部署机器学习实验
run-experiment
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
375
用于管理和运行完整的机器学习实验流程。该工具支持在本地GPU、远程服务器、Vast.ai和Modal等多种云端环境中部署和执行训练任务。它涵盖了环境检测、代码同步、依赖管理和实验结果日志记录等关键步骤,确保了ML实验过程的可靠性、可扩展性和可重复性。
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Rust开发惯用法与最佳实践
rust-patterns
affaan-m/everything-claude-code
406
这是一份全面指南,涵盖了构建安全、高性能和可维护的Rust应用程序的惯用模式和最佳实践。内容覆盖了所有权与借用机制、使用thiserror和anyhow的健壮错误处理、状态机建模、通过Trait和泛型实现零成本抽象,以及安全的并发编程技巧。
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Rust测试模式与TDD开发指南
rust-testing
affaan-m/everything-claude-code
342
本文提供了一套全面的Rust测试实践指南。涵盖了单元测试、集成测试、异步测试、属性测试(Property-Based Testing)等多种高级测试模式。指导用户遵循TDD(测试驱动开发)的RED-GREEN-REFACTOR流程,以提高代码的可靠性和可维护性,并确保代码达到高覆盖率。
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容器镜像漏洞扫描工具
scanning-container-images-with-grype
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
429
Grype是Anchore出品的开源漏洞扫描工具,用于检查容器镜像、文件系统和SBOM中的已知CVE。它利用Syft生成的SBOM,将软件包与NVD、GitHub等多个数据库进行匹配。该工具非常适用于安全评估、CI/CD集成,并支持根据漏洞严重性设置构建门禁。
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CI/CD容器漏洞扫描与安全加固
scanning-containers-with-trivy-in-cicd
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能指导如何在持续集成/持续部署(CI/CD)流程中集成Trivy安全扫描器。它可以自动化检测Docker镜像中的操作系统、应用依赖的漏洞(CVEs)和Dockerfile配置错误。通过设置质量门,确保只有安全、无漏洞的容器镜像才能部署到生产环境,满足严格的合规性要求。
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使用Trivy扫描Docker镜像漏洞
scanning-docker-images-with-trivy
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
394
Trivy是一款全面的开源安全扫描器,可用于检测容器镜像中的操作系统包漏洞、语言依赖漏洞、配置错误、硬编码密钥泄露和许可证违规等。它特别适用于将安全检查集成到CI/CD流水线、执行安全评估或进行事件调查,并支持输出SARIF、CycloneDX和SPDX等标准格式。
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