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Apollo成本与配额管理

apollo-cost-tuning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

此工具旨在优化Apollo.io的API使用成本和配额。它通过实现每日预算跟踪、去重机制和潜在客户评分系统，确保用户不会过度或重复花费API配额。特别适用于需要进行大规模数据丰富化、严格控制成本的场景。

代码成熟度评估器

code-maturity-assessor

trailofbits/skills

基于Trail of Bits九大类框架，系统评估代码成熟度，涵盖算术安全、访问控制、文档、MEV、测试等，并输出评分卡与改进建议。

直觉驱动的知识进化系统

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这是一个高级的、基于直觉（Instinct）的持续学习系统。它通过捕获每一次代码会话的工具使用和行为观察，自动识别用户的工作模式和偏好（如编码风格、错误修复）。系统将这些模式提炼为带置信度评分的“直觉”，并能将它们进化（Evolve）为可复用的技能、命令或专业代理，从而系统性地积累和提升AI辅助编程的知识和效率。

OpenEvidence CI/CD 集成测试

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该技能用于为OpenEvidence临床决策支持系统设置自动化持续集成与持续部署（CI/CD）流程。它确保在每次拉取请求和合并到主分支时，都能自动运行单元测试（使用模拟证据查询和引用）和实时API连通性测试。核心功能包括验证查询格式、证据解析、引用提取和响应质量评分，保障医疗AI应用的可靠性。

威胁情报分析与数据标准化

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能提供了全面的框架，用于摄取、标准化和丰富来自多个结构化和非结构化源的威胁情报（CTI）。它指导用户对情报源进行评分，将异构的IOC格式（如OpenIOC, YARA）转换为标准的STIX 2.1格式，并通过外部服务进行丰富。适用于构建用于SIEM和EDR系统的自动化威胁检测流程。

API安全态势管理系统

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

API安全态势管理（API-SPM）提供对组织所有API攻击面的持续、统一可见性。它能自动发现、分类和进行风险评分，覆盖所有类型的API，包括影子API。通过聚合来自多源（如DAST、运行时日志）的发现，帮助用户在API生命周期各个阶段强制执行安全策略、检测配置漂移和满足合规性要求。

基于KEV和EPSS的CVE漏洞优先级排序

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能实现了一个复杂的基于风险的漏洞优先级引擎，整合了三大关键数据源：CISA已知被利用漏洞（KEV）目录、漏洞预测评分系统（EPSS）以及传统的CVSS得分。它帮助安全团队超越简单的严重性评分，将修复精力集中在已被证实正在野外被利用或预测具有高可利用性的漏洞上。工作流程包含漏洞获取、丰富和评分，生成具有明确SLA（服务水平协议）的可操作的修复计划。

使用Claroty进行工控漏洞评估

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能指导用户利用Claroty等工控安全平台，对工业控制系统（OT）进行全面漏洞评估。流程包括被动资产发现、使用Python代码关联CISA/ICS-CERT警报，计算风险评分，并根据操作影响和合规要求（如IEC 62443）确定漏洞修复的优先级。

CVSS漏洞评分与优先级排序

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能详细介绍了通用漏洞评分系统（CVSS v4.0），这是行业标准的漏洞严重性评估框架。内容涵盖了基础指标、威胁指标和环境指标的计算方法，并指导用户如何结合EPSS、CISA KEV等实时威胁情报，实现系统化、可操作的漏洞风险分级和优先修复。

医疗临床决策支持系统开发模式

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本模块提供一套完整的临床决策支持系统（CDSS）开发模式，用于集成到电子病历（EMR）工作流中。功能包括药物相互作用检查、基于体重/年龄/肾功能的剂量校验，以及各种临床评分（如NEWS2）。核心设计遵循纯函数原则，确保系统高度可测试和安全可靠，显著提升患者用药和诊断的准确性。

外部攻击面管理工具包

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本工具提供了一套完整的外部攻击面管理（EASM）流程。它整合了Shodan、Censys、subfinder、httpx和nuclei等专业工具，用于进行深度侦察。用户可以系统性地发现资产、枚举子域名、指纹识别服务、扫描漏洞，并根据OWASP标准计算加权风险评分，适用于专业的安全测试和持续的威胁态势监测。

推荐系统管道架构设计

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本技能提供了一个系统化的框架，用于构建可组合的推荐、排序和内容流管道。它遵循行业标准的六阶段模型（源→数据增强→过滤→评分→选择→副作用），适用于任何需要根据用户和上下文选择“Top K”项目的场景，如社交新闻流、内容排名或RAG重排序。

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