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GitHub AI 工作流安全审计

agentic-actions-auditor
sickn33/antigravity-awesome-skills
70
本技能用于对包含 AI 代理（如 Claude, Gemini, OpenAI 等）的 GitHub Actions 工作流进行静态安全审计。它能深入识别 CI/CD 流程中由外部或恶意控制的输入数据流向 AI 代理提示词或系统内部的潜在漏洞和攻击向量。
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创建规范的Git分支

create-branch
sickn33/antigravity-awesome-skills
433
该技能用于创建严格遵循项目规范（如Sentry规范）的Git分支。它能够自动分析用户提供的任务描述或当前的本地代码差异，从而准确判断出分支类型（如`feat`、`fix`、`chore`等），并生成符合规范和描述性的分支名称，确保代码提交流程的规范性和可追溯性。
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GitHub Actions安全漏洞审计

gha-security-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
404
本技能提供了一个严谨的框架，用于审计GitHub Actions工作流中的可利用安全漏洞。它重点关注真实世界的攻击模式，要求每个发现的漏洞都需包含具体的攻击场景（如入口点、载荷、影响），确保安全审计具有实战性和可验证性。
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GitHub问题追踪与管理

issues
sickn33/antigravity-awesome-skills
241
本助手旨在通过GitHub命令行工具（gh CLI）自动化和结构化地管理GitHub issues。它可以引导用户创建、列出和查看问题。在创建Issue时，它会根据Issue类型（如Bug、功能增强）引导用户提供详细信息，包括重现步骤和预料/实际行为，确保Issue报告的质量和完整性。
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SpecKit安全更新管理器

speckit-updater
sickn33/antigravity-awesome-skills
114
该技能为SpecKit提供了健壮且安全的更新机制。它能够在应用GitHub的最新模板和配置的同时，精确地保留用户所有的项目自定义设置，确保更新过程不中断。它采用对话式的两步确认流程，用户可以在执行前查看详细的更改报告和冲突文件，并优雅地处理全新的安装流程。适用于任何需要可靠、版本控制的SpecKit环境更新的开发者。
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全栈DevOps部署流水线

devops-deploy
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个从应用构想到生产环境的完整部署指南和模板。它涵盖了现代DevOps实践，包括使用Docker进行容器化，利用GitHub Actions实现可靠的CI/CD流程，并使用AWS SAM和Terraform进行基础设施管理。内容还包含了健康检查和监控报警设置，确保部署流程的自动化和可靠性。
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Git钩子自动化：代码质量保障

git-hooks-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
233
本技能旨在指导用户在代码提交和推送阶段设置自动化代码质量门禁。它涵盖了使用Husky、lint-staged和pre-commit框架的最佳实践，帮助开发者在代码进入CI之前，强制执行代码风格检查、代码格式化、类型校验和规范化的提交信息，从而极大地提升代码卫生度和团队协作一致性。
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任务问题门控机制

create-issue-gate
sickn33/antigravity-awesome-skills
406
该技能用于管理新开发或实施任务的生命周期，强制要求所有工作必须通过结构化的GitHub Issue来记录和跟踪。它要求任务必须具备明确、可测试的验收标准，只有达到“Ready”状态且标准明确，才能进入执行阶段。这有助于团队管理任务的依赖关系和开发流程，确保高质量交付。
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供应链恶意软件分析

analyzing-supply-chain-malware-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
389
该工具和工作流用于深入调查供应链攻击。它帮助安全分析师比较合法软件与可疑二进制文件，以分析被污染的软件更新、木马化二进制文件和依赖项工件。核心功能包括二进制差异分析、识别注入代码和记录代码签名异常，从而确定安全漏洞的范围。
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Windows注册表取证分析

analyzing-windows-registry-for-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
278
该工作流用于数字取证分析，通过提取和解析Windows系统注册表（如SAM, SYSTEM, NTUSER.DAT等）的各个分支，以还原用户活动轨迹、发现恶意软件的持久化机制（Autorun），追踪已安装软件，并识别系统被入侵的蛛丝马迹。
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使用GitLab构建DevSecOps流水线

building-devsecops-pipeline-with-gitlab-ci
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
449
本指南详细介绍了如何使用GitLab CI/CD构建端到端的DevSecOps安全流水线。它集成了SAST、DAST、容器镜像扫描、依赖安全扫描和密钥检测等关键安全检查，将安全能力前置到开发流程早期。通过实施此管道，团队能够实现安全左移，从而在部署前发现并修复漏洞，确保应用的安全性和合规性。
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CI/CD供应链攻击检测

detecting-supply-chain-attacks-in-ci-cd
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
379
本工具用于扫描CI/CD流水线（如GitHub Actions）的配置文件，以检测潜在的供应链安全漏洞。它可以识别未固定版本的依赖、脚本注入风险、依赖混乱以及敏感信息泄露，帮助用户强化构建系统，提升安全防护等级。
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