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大模型结构化输出提取

llm-structured-output
sickn33/antigravity-awesome-skills
365
本技能旨在教授如何从大型语言模型（LLM）API中提取类型安全、结构化的数据，避免解析非结构化文本。内容涵盖主流模型（如OpenAI、Anthropic、Google）的最佳实践，包括使用JSON Schema定义结构、实现约束解码，以及构建包含重试机制的生产级数据管道。
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LaTeX学术论文格式转换

latex-paper-conversion
sickn33/antigravity-awesome-skills
355
当您需要将一篇用LaTeX撰写的学术论文从一个期刊模板（如Springer）转换为另一个模板（如MDPI）时，使用此技能。它自动化处理复杂的结构差异、内容提取、公式环境和浮动体的格式修正，并完成完整的编译流程，确保输出的论文符合目标期刊的排版规范。
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安卓恶意软件静态分析

analyzing-android-malware-with-apktool
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
446
用于对安卓恶意APK文件进行深入的静态逆向分析。它能够利用androguard等工具，检测危险的权限组合、可疑的API调用（如反射、加密）、动态代码加载模式，并提取攻击指征（IOCs），是安全分析师进行威胁情报和事件调查的必备技能。
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Cobalt Strike 可塑配置分析

analyzing-cobalt-strike-malleable-profiles
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
476
使用 pyMalleableC2 解析 Cobalt Strike 可塑 C2 配置，提取信标、HTTP 模式以及睡眠/抖动，并结合 JARM 指纹识别可疑 C2 服务器，适用于调查或构建检测签名。
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Cobalt Strike C2配置文件分析

analyzing-cobaltstrike-malleable-c2-profiles
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
356
本工具集用于深度解析Cobalt Strike可变C2配置文件。它能提取关键的攻击指示器（IOCs），包括HTTP头、DNS配置、URI模式和用户代理。该分析过程对于进行威胁狩猎、开发网络检测签名（如Suricata/Snort规则）以及理解高级持久性威胁所使用的规避技术至关重要。
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Office宏恶意代码分析工具

analyzing-macro-malware-in-office-documents
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
418
该工具用于分析嵌入在Office文档（Word, Excel等）中的恶意VBA和XLM宏代码。它提供深度取证能力，能够提取、反混淆并追踪完整的攻击链，帮助分析人员识别自动执行触发器、恶意下载地址和文件写入技术，是调查网络钓鱼和恶意文档的关键辅助工具。
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使用LiME和Volatility进行内存取证分析

analyzing-memory-forensics-with-lime-and-volatility
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
472
本技能指导用户如何对受感染的Linux系统执行内存取证。首先使用LiME模块采集内存镜像，然后利用Volatility 3框架分析该镜像，提取进程列表、网络连接、Bash历史记录、加载内核模块等关键证据，是安全事件响应和威胁狩猎的核心技术。
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事件网络流量分析

analyzing-network-traffic-for-incidents
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
72
通过 PCAP、Zeek 日志与 NetFlow 数据识别 C2 通信、横向移动与数据外传，提供抓包、过滤与指标提取的全流程网络事件分析指导。
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Outlook PST/OST邮件取证分析

analyzing-outlook-pst-for-email-forensics
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
253
本工具用于对Microsoft Outlook的PST和OST文件进行全面的取证分析。它可以提取关键证据，包括邮件内容、详细头部信息、附件和已删除的项目。支持法律调查和安全事件响应，帮助分析邮件通信模式和可疑活动。
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Windows注册表取证分析

analyzing-windows-registry-for-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
278
该工作流用于数字取证分析，通过提取和解析Windows系统注册表（如SAM, SYSTEM, NTUSER.DAT等）的各个分支，以还原用户活动轨迹、发现恶意软件的持久化机制（Autorun），追踪已安装软件，并识别系统被入侵的蛛丝马迹。
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钓鱼邮件报告自动化处置工作流

building-phishing-reporting-button-workflow
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
187
本方案指导用户在邮件客户端部署钓鱼邮件报告按钮，构建安全反馈闭环。通过与SOAR平台集成，系统能对报告的可疑邮件进行自动化分级和处置，包括IOC提取、沙盒分析和威胁情报比对。这实现了威胁的快速分类、自动加固（如批量撤回、阻止发件人），并及时向用户提供反馈，极大提升了整体安全防御能力。
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DCSync：域域持久化与凭证窃取

conducting-domain-persistence-with-dcsync
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
453
本技能详细介绍了DCSync高级攻击技术，该技术滥用MS-DRSR协议冒充域控制器。主要用于授权的红队测试和渗透测试，目的是转储敏感凭证、提取KRBTGT哈希值，并最终伪造Golden Ticket，实现域内持久化。适用于安全审计和攻击安全领域的专业人员。
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