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基础设施漂移检测

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过执行 drift-detect，识别当前基础设施与期望配置之间的偏差，帮助 DevOps 团队确保 Terraform 管理的环境一致并输出配置差异报告。

SCADA系统网络攻击检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能用于检测针对SCADA和工控系统的复杂网络攻击。它专注于识别传统IT安全工具难以发现的异常行为，例如工业协议（如Modbus、DNP3）的中间人攻击、非法命令注入以及数据篡改。核心流程是建立系统正常通信基线，并持续监控网络流量是否存在偏差。

Kubesec：Kubernetes安全配置扫描器

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

这是一个用于对Kubernetes资源清单（YAML/JSON）进行安全风险分析的专业工具。它能够自动检测出配置错误、潜在的权限提升漏洞以及与安全最佳实践的偏差。通过提供评分和可操作的加固建议，Kubesec是CI/CD流程、安全审计和自动化合规检查不可或缺的工具。

圣塔方法：双独立评审框架

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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。

代码库模式与项目规范管理

该工具用于分析代码库，自动提取项目的核心架构模式、设计原则和开发规范。它创建一个持续维护的“项目规范（Steering）”知识库，执行初始化生成（Bootstrap）和持续同步（Sync）。它能够检测代码与既定模式的偏差（代码漂移），并提出增量更新建议，确保项目文档始终是准确、完整的项目知识源。

AWS最佳架构实践审查

aws-well-architected-review

github/awesome-copilot

本工作流自动化执行AWS最佳架构实践（WAF）审查。它扫描您的IaC文件和现有架构，根据安全、可靠性、成本等六大支柱识别风险和最佳实践偏差。生成的报告将创建可执行的GitHub问题，并提供代码级别的修复建议，帮助您持续优化云架构。

项目治理条款提炼与记录

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该工具是项目合同的智能记忆系统。当系统捕获到项目中发生的偏差（drift）时，它会自动将这些错误或偏差提炼成永久的、可执行的合约条款（WHEN/DON'T/INSTEAD）。这些条款会被写入项目专用的内存文件Atlas.md，确保项目从经验中学习，不断增强自我约束力和治理能力。

工程师招聘评估手册

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mohitagw15856/pm-claude-skills

用于构建完整的软件工程师招聘评估手册和技术面试评分卡。它为特定角色和级别定义了明确的行为锚点、结构化的技术问题和系统设计标准，确保评估过程的标准化和公平性，帮助面试官减少评估偏差。

逻辑缺陷半形式跟踪分析

sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能用于查找单个文件或函数中的复杂逻辑缺陷。它采用半形式执行跟踪方法，系统地将潜在缺陷分解为五个步骤：前提（预期状态）、追踪（执行路径）、偏差（实际偏差）、触发（复现用例）和修复（解决方案）。适用于用户怀疑代码有误，但无法给出具体失败点的场景。

圣塔方法：双独立评审框架

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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