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浏览器质量保证自动化

browser-qa
affaan-m/everything-claude-code
297
在 staging 或 preview 环境通过 claude-in-chrome、Playwright 或 Puppeteer 等 MCP 工具，按冒烟、交互、视觉回归和可访问性步骤检查 UI、网络和键盘流程，保障上线前质量。
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CISA 勒索攻击应急手册

building-ransomware-playbook-with-cisa-framework
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
488
基于 CISA StopRansomware 和 NIST 网络安全框架，构建包含准备、检测、遏制、清除、恢复与事后活动的勒索事件响应手册，辅助合规、评估与演练。
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Claude 项目上下文守护者

ck
affaan-m/everything-claude-code
217
为 Claude Code 提供每个项目的持久记忆，自动加载上下文、记录 Git 活动，并通过确定性 Node.js 脚本保持多次会话行为一致。
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点击路径行为审计

click-path-audit
affaan-m/everything-claude-code
185
追踪每个交互按钮的完整状态流，梳理状态仓库与处理器调用顺序，识别隐性撤销、竞态或副作用冲突，确保界面行为与按钮提示一致，适合用户反馈难复现或大改动后排查。
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通信文献回顾助手

comm-lit-review
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
472
针对通信领域的研究需求，优先检索 IEEE Xplore/ScienceDirect 的正式出版物，提供结构化的文献综述、相关工作和领域态势，覆盖 PHY/MAC、传输、卫星/NTN 等方向。
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通信领域文献综述

comm-lit-review-claude-single
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
256
本技能面向通信领域文献综述，优先检索用户的 Zotero、Obsidian 和本地论文库，再依次搜索 IEEE Xplore、ScienceDirect、ACM 及更广泛的网络，适用于无线、蜂窝、卫星、协议、拥塞控制等主题的论文或综述需求。
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域控蜜罐部署方案

deploying-active-directory-honeytokens
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
405
在 AD 中部署欺骗蜜罐，包括假管理员账号、伪 SPN、诱饵 GPO 及 BloodHound 路径，通过监控相关安全事件快速识别 Kerberoasting、横向移动和凭据盗窃等攻击。
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蓝牙低能耗攻击检测

detecting-bluetooth-low-energy-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
77
结合Ubertooth与nRF52840嗅探器、Bleak GATT枚举和Crackle破解，识别 BLE 重放、中间人等攻击，辅助物联网与无线安全评估。
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NTLM 中继检测与关联

detecting-ntlm-relay-with-event-correlation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
73
通过分析 Windows 安全事件4624(LogonType 3)、IP到主机名匹配、SMB/LDAP签名审核及NTLM降级迹象等日志，识别NTLM中继和Responder/PetitPotam攻击，辅助SIEM实现关联与告警。
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勒索软件加密行为侦测

detecting-ransomware-encryption-behavior
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
238
实时监控熵值激增、文件 I/O 和行为特征，识别勒索软件式加密轨迹并在蔓延前触发告警和响应。
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无服务器注入检测与防护

detecting-serverless-function-injection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
127
结合静态分析、事件映射、运行行为监控与 IAM 审计，检测 Lambda、Azure 等无服务器函数的代码注入、事件源投毒与权限提升，帮助 SOC 快速识别恶意层和未授权函数修改。
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检测npm与PyPI拼写劫持

detecting-typosquatting-packages-in-npm-pypi
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
350
通过从关键依赖生成可疑名称、查询 PyPI/npm 接口并结合 Levenshtein 距离、发布时间和下载异常等信号，帮助团队在纳入依赖前定位疑似拼写劫持包。
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