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CTF沙盒安全分析编排

ctf-sandbox-orchestrator
zhaoxuya520/reverse-skill
227
这是一个用于处理复杂CTF、漏洞利用和数字取证的通用主流程。它首先建立“沙盒模型”，假设所有目标都在内部环境，然后指导用户进行系统性调查。核心功能是：绘制攻击入口表面、证明最小可行路径，并根据证据链智能路由到最相关的专业分析模块，确保整个调查过程的连贯性和结构性。
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数据库安全评估与渗透测试指南

database-security
zhaoxuya520/reverse-skill
376
这是一份全面的指南，用于对多种数据库平台（如PostgreSQL、MySQL、MSSQL、Mongo、Redis）进行授权安全评估和渗透测试。它涵盖了暴露面分析、认证与授权检查、配置漏洞审查以及利用链验证等关键环节，并强调遵循非破坏性测试原则。
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定义可计算的表型和队列

defining-cohort-phenotypes
maziyarpanahi/openmed
151
本工具指导使用OHDSI/OMOP CDM构建可计算的病患表型和队列。它允许用户结合标准的概念集（如PheKB）和从临床自由文本中提取的自然语言处理（NLP）特征，定义精确、可执行的筛选标准。特别适用于结构化代码无法捕获的关键健康信息（如症状、社会背景）的分析场景。
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多语言临床文本脱敏处理

deidentifying-multilingual-text
maziyarpanahi/openmed
341
该技能专为处理多国语言的临床医疗文本设计，能够从西班牙语、德语、法语、阿拉伯语等多种语言的病历中脱去敏感的个人身份信息（PII）。系统能自动匹配语言对应的PII模型和国家级证件正则规则，并生成高度本地化的替代假数据，确保脱敏结果的真实性和可用性。
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依赖清单诊断工具

dependency-doctor
Shubhamsaboo/awesome-llm-apps
286
这是一个本地开发工具，用于检查项目依赖清单文件（如requirements.txt, pyproject.toml, package.json）中的表面依赖问题。它能诊断标准库名称冲突、未固定版本、依赖冲突等问题，并以通俗语言提供详细的解释和可供修改的修复方案，帮助开发者排除依赖层面的问题。
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数字取证与事件响应分析

digital-forensics
zhaoxuya520/reverse-skill
228
本指南提供完整的数字取证和事件响应流程，用于安全事件调查。涵盖内存转储分析、磁盘时间线重建、网络流量（PCAP）分析，以及系统伪影（如事件日志、Prefetch）的收集与分析。确保在进行威胁狩猎和证据保全时，流程严谨、可追溯。
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邮件安全与钓鱼分析

email-security
zhaoxuya520/reverse-skill
66
本指南提供了一个系统化的邮件安全审查流程，用于进行授权的钓鱼和欺诈邮件分析。核心功能包括：深度解析邮件头信息，评估SPF/DKIM/DMARC等协议配置，识别商业邮件欺诈（BEC）模式，并研究邮箱令牌滥用等高级威胁，适用于安全事件响应和威胁狩猎。
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智能体工作流审计与评分

eval-agents
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
122
本工具用于系统性地审计和评分定义的AI智能体，确保其功能描述足够精确、工具权限范围安全，并适用于程序化的编排流程。它特别检查描述的歧义性、工具授权的过度宽松性，以及可能导致无头工作流中断的陷阱，适用于新智能体集成或多智能体工作流调试。
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演进式模块化架构设计

evolutionary-modular-architecture
tech-leads-club/agent-skills
301
这是一份用于指导和构建大型、高弹性的平台架构的指南。它倡导使用“演进式模块化单体”模式，通过领域驱动设计（DDD）建立强大的逻辑边界和模块化结构。适用于系统设计初期、定义业务边界上下文、选择单体与微服务模式，以及确保与外部系统（如ERP、AI）有效解耦。
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临床实体至FHIR R4导出

exporting-to-fhir
maziyarpanahi/openmed
329
该技能用于将OpenMed识别出的临床文本片段（NER输出）转换为结构化、符合FHIR R4标准的电子健康记录（EHR）资源。它提供构建CodeableConcept的机械帮助函数，支持SNOMED、LOINC、ICD-10等主流编码体系，确保数据具备高度的互操作性。
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临床实体到FHIR资源提取

extract-clinical-entities-to-fhir
maziyarpanahi/openmed
297
该工具用于从合成或脱敏的临床文本中提取实体。它通过OpenMed识别关键的临床信息跨度，并将这些信息映射为符合FHIR R4标准的结构化资源（如Condition、Observation等）。这实现了实体提取与临床编码的分离，确保输出数据具备标准化和可互操作性。
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提取临床生物医学实体

extracting-clinical-entities
maziyarpanahi/openmed
320
用于从临床医学文本中执行实体的命名实体识别 (NER)。它可以提取疾病、药物、解剖结构、基因和蛋白质等结构化生物医学实体，并提供实体的精确字符范围和模型置信度得分。是构建专业、隐私优先的临床自然语言处理 (NLP) 流程的关键工具。
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