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搜索 安全实践 ，共找到 337 条记录
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Fluentd 日志转发实践

implementing-log-forwarding-with-fluentd
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
75
指导如何配置Fluentd与Fluent Bit，实现分布式日志的集中采集、路由、过滤与增强，涵盖采集配置、聚合器设定、语法校验、测试事件与部署报告，满足安全架构与合规要求。
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SaaS零信任安全实践

implementing-zero-trust-for-saas-applications
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
260
通过 CASB、SSPM、条件访问、OAuth 管理和会话控制，实现 SaaS 应用的零信任访问，确保身份、设备和数据合规安全。
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Laravel 安全最佳实践

laravel-security
affaan-m/everything-claude-code
126
针对身份认证、验证、CSRF、文件上传、限流和密钥等环节提供 Laravel 安全加固指南，适合开发与上线前的自查。
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硬件安全模块集成实践

performing-hardware-security-module-integration
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
479
通过 PKCS#11 标准，用 python-pkcs11/CloudHSM/YubiHSM2 完成 HSM 插件的枚举、密钥生成、签名验证与合规报告，适用于安全评估、响应与审计环节。
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Nuxt4 SSR 实践模式

nuxt4-patterns
affaan-m/everything-claude-code
423
针对 Nuxt 4 应用提供水合安全、路由策略、懒加载和 SSR 安全的数据获取（useFetch/useAsyncData）等实践建议，助力性能调优与客户端/服务端差异处理。
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代码简化与重构审查

simplify-code
sickn33/antigravity-awesome-skills
190
该技能用于对代码差异（diff）进行全面审查，旨在提高代码的清晰度、可重用性、效率和整体质量。它会调用多个专业子代理（如复用性、效率、质量等）并行分析代码，识别出冗余、低效或不符合最佳实践的模式。用户可以在需要时应用高置信度、保证行为一致性的安全修复，从而安全地重构和优化代码。
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多租户SaaS架构设计指南

saas-multi-tenant
sickn33/antigravity-awesome-skills
142
本技能集提供了构建安全多租户SaaS应用的完整架构指南。它重点解决了在共享数据库环境下如何实现租户隔离和防止数据泄露的问题。内容涵盖PostgreSQL的行级安全（RLS）、使用TypeScript构建租户感知的中间件，以及在ORM层强制执行数据范围限制的最佳实践。
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Flutter/Dart 代码审查指南

flutter-dart-code-review
affaan-m/everything-claude-code
474
一个与库无关的 Flutter/Dart 代码审查清单，覆盖部件实践、状态管理、Dart 习惯用法、性能、可访问性、安全与整洁架构，帮助审查者快速识别问题。
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零信任浏览隔离实践

implementing-browser-isolation-for-zero-trust
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
457
部署远程浏览隔离，搭配URL风险评分、隔离策略、内容消毒与数据丢失防护，并与SWG/ ZTNA融合，强化浏览安全防御漏洞与凭据盗用。
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DeFi AMM安全审计清单

defi-amm-security
affaan-m/everything-claude-code
140
本技能提供了一份全面的DeFi AMM安全审计清单，用于审查Solidity智能合约中的关键漏洞。涵盖了重入攻击、预言机操纵、滑点保护、以及代币数学计算等最佳实践，帮助开发者构建更安全的去中心化金融协议。
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CI/CD 自动化实践

ci-cd-and-automation
addyosmani/agent-skills
366
自动化 CI/CD 管道搭建，从 lint、类型检查、单元/集成/端到端测试，到安全、部署及 AI agent 故障反馈，确保每次变更都经过质量门且及时上线预览环境。
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Flutter应用中的Firebase AI集成

firebase-ai
evanca/flutter-ai-rules
290
本技能详细介绍了如何在Flutter应用中集成Firebase AI（Gemini）功能。内容涵盖项目配置、文本和聊天内容生成、实时流式输出，以及如何处理多模态输入（文本+图像）。同时强调了错误处理、安全认证和数据隐私的最佳实践，帮助开发者构建完整的AI驱动应用。
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