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Exa事件驱动集成与内容监控

exa-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
314
本技能旨在帮助用户构建基于Exa搜索的事件驱动集成系统。它支持实现自动化的内容监控、竞争情报追踪和定时研究摘要。用户可以通过设置定时任务和Webhook，实时获取新文章、内容变动或相似内容警报，适用于需要持续内容流监测的场景。
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Zotero文献管理Python封装

pyzotero
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
136
这是一个用于与Zotero Web API v3交互的Python封装客户端。它允许用户程序化地管理学术文献资料，实现文献记录、集合、标签和附件的增删改查。非常适用于构建自动化研究工作流、批量导出引文或将Zotero数据集成到其他研究应用中。
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功能开发流程管理

build
sickn33/antigravity-awesome-skills
179
这是一个用于管理大型功能开发全生命周期的工具。它提供了一个结构化的多阶段工作流，帮助用户将一个功能从最初的研究构想到规划、实施、到进度跟踪，从而确保开发过程的系统性和可追踪性。
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代码漏洞变体深度分析

variant-analysis
sickn33/antigravity-awesome-skills
146
该技能用于系统地识别大型代码库中的相似漏洞和缺陷。它指导用户利用CodeQL和Semgrep等工具，通过逐步泛化初始的漏洞模式，进行全面而深入的安全审计。适用于高级安全研究、漏洞挖掘和代码审计。
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生成论文导向的实验路线图

experiment-plan
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
452
该技能可以将一个完善的研究提案或方法思路，转化为详细、结构化、以论点为驱动的实验路线图。它帮助用户确定需要运行哪些实验、运行的顺序，以及需要哪些证据来支撑论文的核心论点，确保研究焦点集中在新颖性、简洁性和真正的贡献点。
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Ghidra恶意软件逆向分析指南

reverse-engineering-malware-with-ghidra
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
141
本指南提供了使用Ghidra进行恶意软件逆向工程的完整工作流程。它指导用户从静态和动态分析的角度，深入研究恶意软件在汇编和伪代码层面的内部逻辑、C2通信协议、加密算法和混淆技巧。适用于需要提取配置信息、理解漏洞机制或制定检测规则的高级安全分析场景。
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Manim视频动画制作工具

manim-video
affaan-m/everything-claude-code
455
本技能基于Manim库，用于创建高质量的数学和科学动画视频。它为教育工作者、研究人员和内容创作者提供强大的可视化工具，帮助用户将复杂的概念转化为生动、专业的动画演示，非常适合制作教学或科普视频。
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安全漏洞赏金猎手

security-bounty-hunter
affaan-m/everything-claude-code
387
本指南为安全研究人员设计，旨在发现可被远程利用的、具有实际价值的安全漏洞，适用于漏洞赏金或负责任披露。核心流程聚焦于用户可控的攻击路径，涵盖SSRF、RCE、SQL注入等高危漏洞，指导用户完成系统化的漏洞挖掘和报告撰写。
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崩溃分析与漏洞可利用性评估

offensive-crash-analysis
SnailSploit/Claude-Red
458
本技能旨在指导用户进行全面的崩溃转储分析和漏洞可利用性评估。内容涵盖崩溃分级、使用WinDbg/GDB等调试器进行深度分析，解读ASAN/MSAN报告，并分析寄存器和堆栈信息，从而确定漏洞的根本原因和攻击潜力，是漏洞研究的关键流程。
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端点检测与响应绕过技术

offensive-edr-evasion
SnailSploit/Claude-Red
265
本技能提供了一个全面的红队和渗透测试方法论，深入研究端点检测与响应（EDR）的架构和监控机制。内容涵盖从用户态到内核态的各类攻击面，指导用户掌握直接系统调用、AMSI绕过、进程注入等高级规避技巧，旨在帮助用户进行安全评估和漏洞研究。
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虚拟机与字节码逆向工程手册

vm-and-bytecode-reverse
yaklang/hack-skills
407
本手册是虚拟机和字节码逆向工程的专家级指南。它详细介绍了如何识别自定义虚拟机的调度器、如何分析独特的指令集架构（ISA），并指导用户重构指令、编写自定义反汇编器。适用于CTF挑战、保护软件分析及底层系统研究。
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临床研究设计：终点、样本量和可行性

clinical-research
alirezarezvani/claude-skills
360
该工具包用于构建前瞻性临床研究设计。它帮助用户选择和分类主要/次要终点，估算不同设计（均值、比例、生存）的样本量和统计功效，并对整个研究计划进行可行性评分（GO/NO-GO）。所有输出均为基于假设的估计值，并明确指定了对应的专业人员（临床医生、生物统计学家、监管负责人）进行确认，不能替代最终的临床事实或提交文件。
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