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AI 原生命令行规范
ai-native-cli
sickn33/antigravity-awesome-skills
399
定义了98条 AI 友好 CLI 规则,涵盖默认 JSON 输出、结构化错误、输入校验、安全护栏、agent metadata 目录及认证层级,帮助设计可自动调用的命令行工具。
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AI 辅助回归测试
ai-regression-testing
affaan-m/everything-claude-code
484
为 AI 辅助开发设定回归测试流程,通过沙盒 API、脱离数据库的自动化检查和沙箱/生产路径校验,确保 AI 自审时无法重复引入已修复的缺陷。
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Active Directory ACL 分析
analyzing-active-directory-acl-abuse
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
258
通过 ldap3 连接域控制器,读取并解析 nTSecurityDescriptor 为 SDDL,再识别非管理员获得的 GenericAll、WriteDACL、WriteOwner 等危险权限,辅助安全分析员发现权限提升路径并生成可复查的报告。
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安卓恶意软件分析
analyzing-android-malware-with-apktool
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
495
利用 apktool、jadx、androguard 静态分析安卓恶意 APK,识别权限、组件、可疑 API 与网络指示器,并输出带 MITRE 映射的风险报告供 SOC 使用。
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API网关日志分析器
analyzing-api-gateway-access-logs
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
198
分析 AWS/Kong/Nginx API 网关访问日志,识别 BOLA/IDOR 枚举、速率限制绕过、凭证扫描、注入及异常方法,利用 pandas 统计异常以支撑威胁狩猎与监控覆盖验证。
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MITRE导航APT分析
analyzing-apt-group-with-mitre-navigator
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
375
通过 Python 调用 ATT&CK 数据并映射到 MITRE Navigator 图层,生成分层热图以发现 APT 技术与监测覆盖的差距,为检测工程团队提供威胁情报支持。
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Azure 活动日志威胁排查
analyzing-azure-activity-logs-for-threats
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
125
使用 azure-monitor-query 和 KQL 搜索 Azure Monitor 的活动与登录日志,通过检测管理员变更、不可能登录、特权升级等异常,辅助 SOC 追踪租户威胁或完善云端 SIEM 规则。
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引导与内核后门样本分析
analyzing-bootkit-and-rootkit-samples
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
93
针对感染 MBR/VBR/UEFI 的 bootkit 与 rootkit,指导固件采集、签名比对与检测手法,用于常规杀软无法清除的预引导或持久化威胁调查。
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证书透明监控
analyzing-certificate-transparency-for-phishing
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
356
自动化查询 crt.sh 并结合 Certstream 流监控,发现仿冒域名、可疑证书及未授权签发,协助安全团队尽早识别和阻断钓鱼攻击链。
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云存储访问模式分析
analyzing-cloud-storage-access-patterns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
495
分析 AWS S3、GCS 和 Azure Blob 存储访问日志,识别下班时间大量下载、新 IP 源、GetObject 或 ListBucket 激增等异常,帮助安全团队优先响应并验证监控覆盖。
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钴星信标配置分析
analyzing-cobalt-strike-beacon-configuration
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
420
从 PE 文件或内存转储中提取钴星信标配置,以还原 C2 地址、可塑化配置文件、水印及其他操作者手法,辅助事件响应与威胁追踪。
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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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