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K8s RBAC安全审计工具

auditing-kubernetes-cluster-rbac
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
79
本工具用于对Kubernetes的基于角色的访问控制(RBAC)配置进行全面安全审计。它可以识别过度宽松的角色权限、危险的通配符配置、高风险的绑定关系，以及潜在的权限提升路径。适用于进行集群安全评估和合规性检查，确保集群遵循最小权限原则。
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Kubernetes RBAC 权限审计

auditing-kubernetes-rbac-permissions
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
248
对 Kubernetes 的角色、绑定与服务帐号进行 RBAC 审计，发现权限过度、权限升级与最小权限违规，可借助 rbac-tool、KubiScan 等工具辅助分析与验证。
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Terraform IaC安全审计

auditing-terraform-infrastructure-for-security
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
294
这是一个用于对Terraform IaC进行全面安全审计的指南。它结合了Checkov、tfsec、Terrascan和OPA等行业领先工具，用于在代码部署前检测关键漏洞，例如过宽的权限策略、公共资源暴露和缺失加密。它对于将强大的安全门禁集成到CI/CD流程和强制执行合规标准至关重要。
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论文自动改进循环

auto-paper-improvement-loop
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
159
通过多轮评审、修复与重新编译，自主改进已生成的论文，修正不一致之处、弱化过度声明并提升整体表达与呈现质量。
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自动评审循环

auto-review-loop
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
206
自动执行多轮研究评审循环：评审、修复、重新评审，直到独立评审者给出通过评价或达到最大轮数。支持多种评审后端与难度级别，适用于研究与代码改进。
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自主 LLM 研究审查循环

auto-review-loop-llm
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该技能利用任意 OpenAI 兼容 LLM API 实现自主研究审查循环。通过审查、修复和重新审查的迭代流程，自动提升研究质量，直到获得正面评估或达到最大轮数。支持通过 MCP 服务器或环境变量配置，触发后自动执行改进任务。
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自动研究论文多轮审阅

auto-review-loop-minimax
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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本技能实现了一个自主、多轮次的科研论文审阅循环，模拟顶级学术会议的同行评审过程。它能够迭代地对研究文档进行审查、发现不足、提出修改意见，并进行再审查，直到达到“准备就绪”的评估标准或达到最大轮次限制。适用于学术写作、论文完善或深度项目文档撰写。
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IOC威胁情报自动富集

automating-ioc-enrichment
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
362
本技能旨在指导构建自动化工作流，用于利用多源威胁情报对原始的IOC（指标）进行自动富集。适用于集成到SOAR平台或Python管道中。通过自动查询VirusTotal、AbuseIPDB、MISP等多个数据源，可显著降低分析师的事件分诊时间，并标准化威胁上下文及置信度评分。
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AI驱动的端到端Web测试

awt-e2e-testing
sickn33/antigravity-awesome-skills
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AWT是一款AI驱动的端到端（E2E）网页测试工具。它允许AI代码生成工具通过真实浏览器执行测试，支持声明式YAML场景。它采用视觉匹配和OCR技术，而非依赖脆弱的DOM选择器，适用于需要高鲁棒性的AI辅助测试流程。
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攻击者基础设施追踪与关联分析

building-adversary-infrastructure-tracking-system
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本系统用于构建自动化对抗者基础设施追踪平台。通过整合被动DNS、证书透明度日志和WHOIS记录，能够绘制出攻击者C2网络复杂的关联图谱。可实现从已知指标向相关基础设施的扩展分析（Pivoting），用于发现和监测威胁行为者的网络布局。
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从威胁情报报告构建攻击模式库

building-attack-pattern-library-from-cti-reports
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能用于解析各类网络威胁情报（CTI）报告，利用NLP和专业库，系统性地提取攻击者行为，并将这些行为映射至MITRE ATT&CK技术ID。最终构建可搜索的STIX 2.1攻击模式（Attack Pattern）库，生成用于安全检测的规则模板（如Sigma/YARA）。这对于威胁情报驱动的检测工程和安全体系建设至关重要。
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自动化恶意软件分析流水线

building-automated-malware-submission-pipeline
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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用于构建全面的自动化恶意软件分析流水线。该工具能从EDR和邮件网关等多个源头收集可疑文件，自动提交至沙箱和多引擎扫描器，并生成详细的威胁判定和IOCs。适用于需要扩大高容量恶意软件初筛和事件响应能力的安全运营中心（SOC）团队。
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