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插件校验工具

validate-plugin
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
175
结合结构与 SKILL.md 内容校验，根据 Anthropic 与 Intent Solutions 规范审查 Claude Code 插件目录，确保插件结构、权限与内容符合市场提交要求。
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恶意PDF分析

analyzing-malicious-pdf-with-peepdf
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
172
利用peepdf、pdfid和pdf-parser对可疑PDF进行静态分析，排查钓鱼邮件中的恶意附件，提取嵌入脚本、shellcode等内容，生成检测线索或取证报告。
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MFT删除文件恢复

analyzing-mft-for-deleted-file-recovery
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
205
通过 MFTECmd、analyzeMFT 和 X-Ways 等工具分析 NTFS 主文件表、$LogFile、$UsnJrnl 和 MFT slack 空间，从而恢复已删除文件的元数据与内容，辅助安全事件调查与威胁捕猎。
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邮件认证加固指南

implementing-dmarc-dkim-spf-email-security
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
497
通过部署 SPF、DKIM 和 DMARC 构建邮件认证体系，防止域名欺骗、验证内容完整性并制定策略，适合配置 DNS 与邮件服务器并监控合规性的安全团队。
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Zscaler 零信任网络访问

implementing-zero-trust-network-access-with-zscaler
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
158
使用 Zscaler Private Access 替代传统 VPN，依托身份与上下文策略实现对私有应用的按需访问，内容涵盖连接器部署、应用分段、访问策略、设备姿态检查与客户端交付等。
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分段 LaTeX 论文写作

paper-write
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
306
根据论文计划逐节生成符合会议模板的 LaTeX 内容，带有审稿模型检查、DBLP 引用、图表整合等支持，帮助科研人员快速完成格式正确的论文稿件。
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内容安全策略绕过

performing-content-security-policy-bypass
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
273
分析并绕过内容安全策略，通过利用 unsafe-inline、JSONP、base-uri、nonce 泄露等技巧，在漏洞评估或赏金测试中实现 XSS 执行与敏感数据窃取。
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VirusTotal 哈希情报增强

performing-malware-hash-enrichment-with-virustotal
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
135
通过 VirusTotal API v3 查询恶意文件哈希，获取检测率、沙箱行为、YARA 匹配、关联情报等内容，辅助安全团队完成告警分级、IOC 验证与响应流程。
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粘贴站点凭证监控

performing-paste-site-monitoring-for-credentials
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
61
自动爬取Pastebin、Gist等粘贴站点，结合关键字和正则识别凭证、API密钥等敏感内容并触发告警，帮助安全团队在数据扩散前快速响应。
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Web 缓存欺骗攻击

performing-web-cache-deception-attack
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
184
指导安全测试人员识别 CDN 缓存行为、构造伪静态 URL、利用路径归一化与缓存键差异，通过 Web 缓存欺骗获取已登录内容。
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Android 意图漏洞测试

testing-android-intents-for-vulnerabilities
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
412
通过 Drozer、Frida 和 ADB 枚举导出组件并发送 Intent，检测注入、未授权组件调用、广播监听、PendingIntent 可变、内容提供者 SQL/路径遍历等 Android IPC 漏洞。
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并行代理竞赛平台

agenthub
alirezarezvani/claude-skills
53
AgentHub 在独立 git 工作树里并行运行多个智能体，通过指标或 LLM 评估结果，选出最优分支合并，适用于代码优化、内容变体或多策略探索。
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