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搜索 列表 ，共找到 26 条记录
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智能多策略网页抓取器

web-scraper
sickn33/antigravity-awesome-skills
340
智能多策略网页抓取工具，能在静态抓取、浏览器自动化、API 及搜索等路径之间切换，提取表格、列表、价格等结构化数据，自动翻页、验证、清洗、去重并输出 CSV/JSON，适合监控、重复采集与差异分析。
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LNK与跳转列表分析

analyzing-lnk-file-and-jump-list-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
283
指导分析师利用LECmd、JLECmd及Python解析Shell Link格式，提取LNK快捷方式与跳转列表中的文件访问、程序执行及用户行为痕迹，辅助Windows取证调查。
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LDAP 安全加固

configuring-ldap-security-hardening
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
493
指导团队通过启用 LDAPS、通道绑定、签名、访问控制列表和监控，防止凭据窃取、LDAP 注入与匿名绑定攻击，确保安全部署与评估流程中的目录服务保护。
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AWS Macie 数据分类

implementing-aws-macie-for-data-classification
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
344
通过 Amazon Macie 自动识别、分类并保护 S3 桶中的 PII、财务和凭据数据，配置 CLI/Terraform、自定义标识符与准许列表，结合 Security Hub 和 EventBridge 集成，实现合规与自动化响应。
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使用NextDNS实现零信任DNS

implementing-zero-trust-dns-with-nextdns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
333
在企业环境中以 NextDNS 构建零信任 DNS 层，使用 DoH/DoT 等加密解析并结合威胁情报、允许/拒绝列表和隐私配置，对设备流量实施统一策略。
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Zimmerman Windows 工件分析

performing-windows-artifact-analysis-with-eric-zimmerman-tools
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
332
借助 Eric Zimmerman 的 EZ Tools 套件及 KAPE 编排，解析注册表、MFT、Prefetch、事件日志和跳转列表等 Windows 工件，生成结构化时间线以支持数字取证流程。
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Discord 频道访问管理

access
anthropics/claude-plugins-official
332
通过读取和写入共享 JSON 状态，提供终端级的 Discord 频道访问控制。用于批准配对、管理允许列表、设置私信与频道策略，并让通道服务器感知修改，整个流程无需直接访问 Discord。
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Nacos 技能注册表

nacos-skill-registry
alibaba/nacos
287
通过 nacos-cli 工具帮助团队在 Nacos 注册中心查找、安装、上传和同步 AI 技能，包含配置默认 profile、浏览技能列表以及执行安装指令等流程。
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MCP服务器安全配置审计

mcp-security-audit
github/awesome-copilot
448
本技能用于对MCP服务器配置文件（.mcp.json）进行安全审计。它能够检测并报告配置中潜在的重大安全漏洞，包括硬编码的密钥、危险的Shell注入模式、未固定的依赖版本以及不符合批准列表的配置。适用于项目安全审查、新服务器接入和代码提交前的预防性安全检查。
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React 字符串引用迁移指南

react18-string-refs
github/awesome-copilot
315
本技能提供了一份详尽的指南，用于帮助开发者将React中已废弃的字符串引用（String Refs）迁移到推荐的`React.createRef()`模式。随着React 19的发布，字符串引用已被移除。本指南详细覆盖了所有类型的引用迁移场景，包括单元素引用、列表引用和回调引用，确保代码能够兼容React 18及更高版本。
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Fluent UI Blazor 指南

fluentui-blazor
github/awesome-copilot
424
介绍在 Blazor 应用中正确使用 Microsoft Fluent UI 组件库，涵盖提供器与服务注册、图标包、列表与自动完成绑定，以及对话框与提示服务等常见场景。
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交互式编程指导提示

remember-interactive-programming
github/awesome-copilot
144
本提示旨在指导AI代理以交互式程序员的角度工作。它强调利用REPL（Read-Eval-Print Loop）对系统进行探索和修改，并将系统本身视为唯一的真相来源。同时，它提醒代理优先使用结构化编辑工具，并持续维护待办事项列表，从而大幅提升代码开发和调试的流程效率。
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