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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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USB设备连接历史分析
analyzing-usb-device-connection-history
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
77
这是一项数字取证技术,用于调查可移动存储设备的连接历史。它通过深度解析Windows注册表(如USBSTOR、MountedDevices)、事件日志和SetupAPI日志中的关键数据,追踪设备连接和使用时间线,是识别数据外泄或内部威胁的关键证据链。
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控制活跃安全事件
containing-active-security-breach
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
352
指导 SOC 团队在发现活动入侵时快速确认告警、隔离网络与终端、保全证据并禁用受损账号,务求在最短时间内控制影响。
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端点无文件攻击检测
detecting-fileless-attacks-on-endpoints
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
392
本技能提供了一套全面的检测规则,用于识别文件型证据缺失的恶意程序(文件型无文件恶意软件)。它指导用户如何捕获内存中的攻击行为,包括PowerShell滥用、反射DLL注入、WMI持续性威胁和进程注入,帮助安全团队在传统防御失效时进行深度溯源。
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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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SOAR网络钓鱼事件自动化响应
implementing-soar-playbook-for-phishing
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
417
本技能利用Splunk SOAR REST API自动化整个网络钓鱼事件响应流程。它可以解析报告的邮件,提取包括URL、IP地址等攻击指标,创建事件容器,附加证据,并触发自动化编排流程进行深入分析和报告。适用于需要建立和优化安全运营体系的团队。
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取证日志分析与关联
performing-log-analysis-for-forensic-investigation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
349
本指南为安全专业人员提供了一套完整的取证流程,涵盖了系统、应用和安全日志(如Windows EVTX、Linux syslog)的收集、解析和关联。其目标是重构安全事件时间线,识别入侵行为并为取证报告建立证据。
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SOC2 II型审计准备
performing-soc-2-type-ii-audit-preparation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
187
指导团队按AICPA信任服务标准制定并展示SOC 2 Type II控制,涵盖范围界定、控制设计、证据收集、缺口修复及审计协作,确保六到十二个月审计期内控制持续有效。
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SwiftUI性能审计与优化
swiftui-performance-audit
sickn33/antigravity-awesome-skills
175
本技能提供了一套系统化的流程,用于诊断SwiftUI应用的性能瓶颈。它首先指导用户进行代码层面的审查,检测如无效化风暴、布局抖动或主线程耗时等常见问题。若代码审查不足,则会详细指导用户使用Instruments收集运行时证据,从而实现精确的根源分析和可操作的修复建议。
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结果到主张验证门:证据与结论
result-to-claim
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
71
该技能指导研究人员系统性地评估实验结果与预设研究主张的吻合度。它要求用户汇集来自W&B、日志等多个来源的实验数据,首先进行确定性的证据预检查,以排除“幻觉证据”,最后利用Codex进行判断,从而决定结果是支持、不支持还是证据缺失,指导后续的研究方向调整。
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基于证据的组件配置规划
agent-sort
affaan-m/everything-claude-code
214
该工具根据项目代码库的实际证据,生成精确的组件目录(ECC)安装计划。它避免了加载冗余的完整组件包,而是将技能、规则和命令分类为“日常必需”(DAILY)和“库/参考”(LIBRARY)两类。核心目标是根据代码证据确定项目真正需要的最小组件集,优化开发环境的纯净度和效率。
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证据驱动的命令行操作
terminal-ops
affaan-m/everything-claude-code
216
该工作流用于指导用户进行证据驱动的终端操作。适用于需要执行实际命令行命令、检查Git状态、调试CI失败或推送狭窄修复的场景。它强调将修复范围保持最小化,并准确报告代码的当前状态和验证结果。
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