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SRE事件响应与管理
incident-responder
sickn33/antigravity-awesome-skills
376
本技能提供了一套专业的SRE级事件响应框架。它指导用户从初步的严重性评估、建立指挥系统,到利用可观测性工具(如分布式追踪、指标、日志)进行调查,直至完成系统恢复和撰写无过错的根本原因分析报告(Post-Mortem)。适用于处理复杂、大规模的系统故障和突发事件。
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OpenEvidence事件应急手册
openevidence-incident-runbook
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
222
本文档是OpenEvidence平台专用的事件处理和应急响应手册。它详细定义了不同级别的严重性条件,并提供了从初步排查(Triage)到缓解和修复(Mitigation)的完整流程,帮助用户在系统发生API故障或性能下降时,快速、规范地进行故障排除和恢复。
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安全漏洞审计与代码审查
security-reviewer
Jeffallan/claude-skills
337
专业的安全分析工具,用于执行全面的安全审计。它能够识别代码、基础设施和依赖项中的安全漏洞,生成包含严重性评分(CVSS)和详细修复指南的结构化报告。适用于SAST扫描、渗透测试和DevSecOps流程。
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漏洞修复SLA违规告警系统
implementing-vulnerability-sla-breach-alerting
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
289
本技能构建了一个自动化告警系统,用于监控和提醒超出预设修复时限(SLA)的漏洞。它支持根据严重性定义不同的修复时间表、复杂的升级流程(如邮件、PagerDuty)以及生成全面的合规报告,确保安全最佳实践的持续遵守。
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基于KEV和EPSS的CVE漏洞优先级排序
performing-cve-prioritization-with-kev-catalog
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
293
本技能实现了一个复杂的基于风险的漏洞优先级引擎,整合了三大关键数据源:CISA已知被利用漏洞(KEV)目录、漏洞预测评分系统(EPSS)以及传统的CVSS得分。它帮助安全团队超越简单的严重性评分,将修复精力集中在已被证实正在野外被利用或预测具有高可利用性的漏洞上。工作流程包含漏洞获取、丰富和评分,生成具有明确SLA(服务水平协议)的可操作的修复计划。
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CVSS漏洞评分与优先级排序
prioritizing-vulnerabilities-with-cvss-scoring
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
74
本技能详细介绍了通用漏洞评分系统(CVSS v4.0),这是行业标准的漏洞严重性评估框架。内容涵盖了基础指标、威胁指标和环境指标的计算方法,并指导用户如何结合EPSS、CISA KEV等实时威胁情报,实现系统化、可操作的漏洞风险分级和优先修复。
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极简代码审查评论生成器
caveman-review
JuliusBrussee/caveman
192
本工具旨在指导用户生成超精炼、极具可操作性的代码审查评论。它通过制定严格的格式和规则(如使用严重性前缀),将冗长复杂的PR反馈压缩成单行,确保每条反馈都包含清晰的定位、问题描述和具体修复建议,从而高效提升代码审查的专业性和效率。
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n8n工作流验证专家指南
n8n-validation-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南提供了一份专业的资源,用于解读和修复n8n工作流中的各种验证错误。内容涵盖了错误严重性等级(错误、警告、建议)、常见错误类型(如缺失字段、类型不匹配),并详细解释了工作流的迭代验证流程。帮助用户掌握不同验证配置(最小、运行时、严格)的最佳实践,确保自动化流程的稳定性和健壮性。
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数据库迁移缺陷报告撰写指南
creating-oracle-to-postgres-migration-bug-report
github/awesome-copilot
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本文档提供了在执行Oracle到PostgreSQL数据库迁移时,撰写结构化缺陷报告的完整指南。它详细介绍了缺陷报告必须包含的要素,包括缺陷严重性、根因分析、复现场景和解决方案。核心指导原则是以上游的Oracle行为为基准,确保记录全面准确,从而提升缺陷追踪和修复的效率。
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Anthropic API 故障应对手册
clade-incident-runbook
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
483
本手册提供了一套全面的流程,指导开发者应对Anthropic API的各种故障场景,如服务中断、持续性错误(如529)或速率限制。它涵盖了从检查官方状态页、判断故障严重性,到实施模型降级(如从Opus切换至Sonnet)等关键步骤,确保系统在API服务不稳定时的健壮性和持续可用性。
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