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单体应用模块化分解分析

modular-decomposition
tech-leads-club/agent-skills
200
此技能提供一个完整的、分步的分析流程，用于结构性地分析单体代码库。它功能包括组件清点、识别领域重复逻辑、清理模块层级、测量模块间耦合度，并将组件分组为候选的、符合领域边界的服务单元。适用于架构师在进行服务拆分或重构前的预分析。
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Notion多环境配置管理

notion-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一套完整的Notion多环境配置方案。它指导用户如何为开发、预发布和生产环境创建独立的集成和凭证，确保数据隔离，防止开发数据泄漏到生产环境。通过使用环境感知客户端和秘密管理平台，实现权限最小化和安全的CI/CD部署流程。
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崩溃分析与漏洞可利用性评估

offensive-crash-analysis
SnailSploit/Claude-Red
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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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反序列化漏洞检测与利用

offensive-deserialization
SnailSploit/Claude-Red
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本指南提供一套全面的进阶攻击检查清单，用于识别和利用多语言环境（包括Java, Python, PHP, .NET等）中的不安全反序列化漏洞。内容涵盖了利用高级技术如Gadget链、魔术方法滥用、类型混淆等，是进行渗透测试和漏洞研究的详细实战手册。
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JWT安全漏洞渗透测试指南

offensive-jwt
SnailSploit/Claude-Red
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这是一份关于JSON Web Token (JWT)的综合性漏洞利用和渗透测试方法论清单。内容涵盖了算法混淆（如alg:none、RS256→HS256），弱密钥破解、头部参数注入（kid, jku, jwk）、缓存投毒以及移动设备（Android/iOS）的存储提取等关键漏洞点。适用于执行深度认证系统安全评估的专业渗透测试人员。
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远程代码执行漏洞检测清单

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SnailSploit/Claude-Red
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本技能提供了一套完整的远程代码执行（RCE）漏洞检测方法论和清单。它涵盖了操作系统命令注入、SSTI、反序列化、文件上传和XXE等多种高级攻击向量。适用于Web应用渗透测试或漏洞赏金猎捕，帮助用户系统性地发现任意代码执行漏洞。
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漏洞类型与实战利用教程

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SnailSploit/Claude-Red
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本课程深入探讨了核心内存损坏漏洞类型，包括栈/堆缓冲区溢出、Use-After-Free (UAF)、整数溢出和格式字符串等。内容结合了QNAP、Chrome等真实的CVE案例，系统讲解了攻击向量、影响分析及防御方法。适用于网络安全工程师、渗透测试人员和学习漏洞利用的初学者。
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Overleaf同步桥接系统

overleaf-sync
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该技能提供了一个安全的双向同步桥接，连接本地ARIS开发目录与Overleaf项目。它允许用户在Overleaf网页界面进行协作编辑，同时让本地ARIS流程运行审计、处理修复和确保数据完整性。支持拉取（远程到本地）和推送（本地到远程）工作流，用于管理复杂的差异和版本控制。
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Palantir Foundry SDK 最佳实践

palantir-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
283
本文提供了在生产环境中集成Palantir Foundry平台的最佳实践模式。涵盖了线程安全的单例客户端、结构化的错误处理、大数据集的自动分页机制，以及带指数退避的重试逻辑。帮助开发者建立标准化的、健壮的Foundry API调用流程。
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Qdrant内存使用优化指南

qdrant-memory-usage-optimization
github/awesome-copilot
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本指南旨在帮助用户诊断和优化Qdrant的内存使用问题。当遇到内存占用过高、内存泄漏或节点崩溃等问题时，可以参考此文档。它详细介绍了Qdrant的内存结构，并提供了从量化、使用float16/int8数据类型到将索引和向量组件存储到磁盘的多种高级优化策略，确保系统稳定和高效扩展。
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查询结果量扩展优化

qdrant-scaling-query-volume
github/awesome-copilot
200
当查询需要从多个分片（shards）获取大量结果时，该机制用于优化数据传输效率。它不会让每个分片都返回完整的查询限制，而是基于泊松分布统计计算出较小的、优化的限制值，然后进行数据合并。这极大地减少了分片间的数据传输量，从而提高大规模向量搜索的性能和稳定性，同时确保了结果的高精度。
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滑动时间窗口的向量搜索扩展

qdrant-sliding-time-window
github/awesome-copilot
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本指南详细介绍了在向量数据库中处理时间序列数据和数据生命周期管理的高级策略。适用于仅需要检索近期数据的场景（如社交媒体、新闻）。文章详细阐述了分片轮换（推荐）、集合轮换和过滤删除三种扩展方法，帮助用户根据数据特性选择最佳的扩展和数据保留方案。
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