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Azure监控日志与指标查询SDK

azure-monitor-query-py

sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个用于与Azure监控服务交互的Python SDK。它允许开发者执行复杂的Kusto查询语言（KQL）查询，从日志分析工作区获取日志数据，并检索各种资源指标（如CPU使用率、网络流量等）。适用于构建自动化监控仪表板、告警系统和云端数据分析流程。

应用错误监控

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动监控应用的 HTTP、数据库、API、后台任务和客户端错误，分析错误率并在阈值触发时告警，帮助团队在影响用户前定位与解决可靠性问题。

可观测性系统工程

observability-engineer

sickn33/antigravity-awesome-skills

专注于企业级分布式系统的可观测性架构设计与实施。涵盖了从监控、日志、链路追踪到SLO/SLI定义的完整体系。能够构建高可用、低噪声的告警系统，进行复杂的故障根因分析和系统性能优化。是确保大规模应用可靠性的核心能力。

PagerDuty 自动化工具

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davepoon/buildwithclaude

通过 Rube MCP 调用 Composio 的 PagerDuty 工具包，自动化处理事件、服务、排班与告警分析，并确保每次工作流前获取最新模式与连接状态。

妥善分析威胁指示器

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

利用 VT、AbuseIPDB、MalwareBazaar 与 MISP 多源情报对 IOC 归一化、丰富与评分，辅助钓鱼告警、威胁源或调查中做出阻断、监控、白名单等决策。

拼写欺骗域名分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过 dnstwist 构建域名变种并检查 DNS/指纹相似度，识别注册的拼写欺骗、同形和冒名站点，帮助 SOC 进行威胁追踪、告警和下线处理。

IOC 威胁情报丰富自动化

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过 SOAR 平台或 Python 流水线结合多源威胁情报自动丰富 IOC，缩短 SIEM 告警与批量 IOC 处理的分析响应时间。

自动化恶意样本提交流水线

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

构建自动化流程，从端点与邮件网关收集样本，经 VirusTotal/ MalwareBazaar 预筛，再推送至沙箱分析，帮助 SOC 扩展高吞吐量告警的研判。

QRadar 安全事件关联

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过 AQL 查询、自定义规则、构建模块和参考集在 IBM QRadar 中关联多源安全日志，识别多阶段攻击、优化告警并提升调优和上下文丰富能力，适合 SOC 分析员与检测工程师在威胁调查和规则开发中的使用。

GuardDuty云端威胁检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

帮助安全团队部署并自动化运行 Amazon GuardDuty，覆盖 EC2、EKS、Lambda 和 S3 工作负载，设定保护计划、分析告警等级，并通过 EventBridge/Lambda 构建响应流程。

Kerberos 金票伪造检测

detecting-golden-ticket-forgery

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过分析 Windows 事件 ID 4769 的 RC4 降级、缺失 TGT 的 TGS 请求和异常生命周期，在 Splunk 或 Elastic SIEM 中识别 Kerberos 金票伪造，并结合 krbtgt 账户状态生成风险告警。

网络横向移动检测

detecting-lateral-movement-in-network

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过分析认证日志、SMB/RDP流量与Zeek、Velociraptor等数据，在SIEM中构建告警规则，识别企业网络中的横向移动行为（如NTLM复用、RDP跳转），辅助调查与威胁狩猎。

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