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搜索 Promise ，共找到 55 条记录
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Evernote SDK升级与迁移指南

evernote-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了Evernote SDK的升级和迁移全流程。内容重点指导用户如何处理版本升级带来的破坏性变更，核心任务是将传统的基于回调函数的API调用重构为现代的Promise/async-await结构，并提供兼容层实现，确保现有代码平稳过渡到新API。
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JavaScript核心概念精通

javascript-mastery
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能集全面覆盖了33个以上必知的JavaScript核心概念。内容涵盖了从基本数据类型、类型转换、作用域到高级的闭包、事件循环、提升（Hoisting）以及异步编程（Promises）。适用于需要深入理解JS底层机制、调试复杂代码或教授扎实JS基础知识的开发者。
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专业JavaScript编程专家

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Jeffallan/claude-skills
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该技能专注于编写、调试和重构现代JavaScript代码（ES2023+）。它涵盖了async/await、Promise处理、ESM模块等高级模式，适用于构建原生JS应用、处理复杂的异步流程，以及优化浏览器和Node.js的性能，确保代码符合最佳实践。
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现代JavaScript模式精通

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南是一份全面的技术手册，专注于现代JavaScript（ES6+）的高级模式和最佳实践。它涵盖了函数式编程、性能优化和异步操作管理（如Promises/async-await），帮助开发者重构遗留代码，构建高性能、高可维护性的现代Web应用。
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TaskEither：类型安全的异步错误处理

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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TaskEither是fp-ts库提供的一个函数式编程工具，用于处理可能失败的异步操作。它提供了一种类型安全的方式来管理复杂的异步流程，例如API调用和Promise封装。使用它替代传统的try/catch，可以强制开发者明确处理成功和失败两种路径，确保错误信息不丢失，使异步错误处理具有高度的可预测性和可组合性。
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Volatility内存取证指南

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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使用 Volatility 分析内存镜像，识别注入代码、隐藏进程、网络连接与凭证等痕迹，辅助内存取证与事件响应。
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使用LiME和Volatility进行内存取证分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导用户如何对受感染的Linux系统执行内存取证。首先使用LiME模块采集内存镜像，然后利用Volatility 3框架分析该镜像，提取进程列表、网络连接、Bash历史记录、加载内核模块等关键证据，是安全事件响应和威胁狩猎的核心技术。
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分析Office 365审计日志检测泄密

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能利用Microsoft Graph API解析Office 365统一审计日志，用于安全事件调查。主要功能是检测账户被攻陷的关键指标，包括可疑的邮件转发规则创建、未经授权的邮箱委托变更、可疑的OAuth应用授权等，是进行威胁狩猎和安全监控的必备工具。
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IOC威胁情报自动富集

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能旨在指导构建自动化工作流，用于利用多源威胁情报对原始的IOC（指标）进行自动富集。适用于集成到SOAR平台或Python管道中。通过自动查询VirusTotal、AbuseIPDB、MISP等多个数据源，可显著降低分析师的事件分诊时间，并标准化威胁上下文及置信度评分。
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自动化恶意软件分析流水线

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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用于构建全面的自动化恶意软件分析流水线。该工具能从EDR和邮件网关等多个源头收集可疑文件，自动提交至沙箱和多引擎扫描器，并生成详细的威胁判定和IOCs。适用于需要扩大高容量恶意软件初筛和事件响应能力的安全运营中心（SOC）团队。
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实时事件响应仪表盘构建

building-incident-response-dashboard
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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用于在Splunk、Elastic或Grafana等平台构建实时事件响应仪表盘。它帮助安全运营中心（SOC）分析师和管理层实时掌握事件全局态势，追踪受影响系统、遏制状态、威胁指标传播情况以及完整的响应时间线，支持事件协调和事后报告。
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自动化IOC指征防封与共享流水线

building-ioc-defanging-and-sharing-pipeline
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该流水线提供了一个自动化解决方案，用于处理来自各种来源的原始威胁指标（如IP、域名、URL和邮箱）。它执行标准化、去重和“防封”（Defanging）等关键步骤，确保在安全的前提下保留分析可读性。最终，数据被转换为标准的STIX 2.1格式，并通过TAXII或MISP等平台安全共享，极大地提升了威胁情报的自动化分发能力。
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