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Foremost 文件碎片恢复

performing-file-carving-with-foremost
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
263
通过 Foremost 对磁盘镜像和未分配空间执行签名匹配式文件雕刻，可自定义配置、精确选择文件类型并结合 Scalpel，帮助取证人员恢复文档、媒体等关键证据。
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取证日志分析流程

performing-log-analysis-for-forensic-investigation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
304
指导安全分析员收集、解析并关联 Windows、Linux 与 Web 日志，便于重建事件时间线、识别可疑行为并留存证据供取证调查使用。
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Volatility3 内存取证

performing-memory-forensics-with-volatility3
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
286
使用 Volatility 3 分析 RAM 镜像，识别进程、网络连接、模块等，并提取恶意活动证据，辅助应急响应与数字取证工作。
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网络数据包取证分析

performing-network-packet-capture-analysis
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
312
通过 Wireshark、tshark、tcpdump 和 Python 工具，分析 PCAP/PCAPNG 捕获文件，重构通信、定位恶意流量、提取文件和凭据，为事故响应与数据泄露调查提供证据链。
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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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SQLite 数据库取证实战

performing-sqlite-database-forensics
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
205
通过读取SQLite头、freelist链、WAL及未分配空间，恢复删除记录并提取浏览器、聊天及移动设备等证据，支撑应急响应与安全审计。
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Windows快捷方式证据提取

analyzing-windows-lnk-files-for-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
102
解析Windows快捷方式文件，提取目标路径、时间戳、卷信息与主机标识，帮助取证分析人员重建用户活动时间线并关联共享或移动存储上的文件访问记录。
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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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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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系统化调试流程

debugging-and-error-recovery
addyosmani/agent-skills
315
提供系统化调试流程，强调遇到测试失败、构建中断或运行异常时先暂停改动并保留证据，再按重现、定位、简化、修复根因、构建预防措施、端到端验证的顺序排查问题，适用于测试、构建、运行或生产事故。
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系统根源原因分析

root-cause-analysis
rohitg00/skillkit
308
本技能提供一套系统化、流程化的根源原因分析框架。它指导用户超越表面症状，通过“五问法”、假设驱动测试、日志和代码证据收集等步骤，深入挖掘软件缺陷或系统错误背后的真正成因。适用于处理复杂、间歇性或难以定位的技术问题。
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