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配对测试用例生成

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能用于指导和生成配对测试用例。配对测试（Pairwise Testing）是一种先进的软件质量保证（QA）测试方法。它能确保测试用例全面覆盖所有参数对的组合，特别适用于包含多个相互作用输入变量的复杂系统，帮助开发者高效提升测试覆盖率，提高软件的稳定性和可靠性。

Python包开发与分发指南

python-packaging

sickn33/antigravity-awesome-skills

本指南提供了一个全面的技术流程，指导开发者如何创建、结构化、测试和分发Python软件包。内容涵盖使用pyproject.toml等现代标准建立项目结构、构建wheel格式分发包，并安全可靠地将库发布到PyPI或私有仓库，确保代码可复用性。

检测包注册表拼写错误攻击

detecting-typosquatting-packages-in-npm-pypi

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该工具用于检测npm和PyPI包注册表中的拼写错误包。它通过分析包名相似度（如Levenshtein距离）、发布日期和下载量异常信号，帮助用户识别潜在的恶意或误拼依赖，从而增强软件供应链的安全性。

PyPI 包构建指南

python-pypi-package-builder

github/awesome-copilot

从项目骨架、构建后端、类型提示到 lint、测试、版本和 CI，全面指导如何按现代标准设计、验证并通过 Trusted Publishing 将 Python 库/SDK/CLI 发布到 PyPI。

检测依赖混淆和供应链攻击

detecting-dependency-confusion

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能提供了一套全面的框架，用于检测和预防依赖混淆（Dependency Confusion）这一关键的供应链漏洞。它指导用户枚举内部包名称，使用 `confused` 和 OWASP `dep-scan` 等工具扫描各类项目配置文件（npm, PyPI, Maven等），并实施注册表锁定和防御性包注册等预防措施，以杜绝攻击者劫持内部依赖。

检测依赖包拼写错误与供应链风险

detecting-typosquatting-packages

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

这是一个关键的安全工具，用于在安装前检测跨主要注册表（npm, PyPI, crates.io）的拼写错误、品牌劫持或拼写错误的软件包。它利用编辑距离和语料库匹配等技术，主动筛选依赖名称，尤其适用于在CI/CD流水线中设置安全门禁、审计锁文件差异，或审查AI生成的依赖清单，以防御复杂的供应链攻击。

依赖混淆与命名空间攻击

offensive-dependency-confusion

SnailSploit/Claude-Red

本技能提供一套系统化的、针对授权渗透测试的依赖混淆和命名空间攻击方法论。覆盖npm, PyPI, NuGet等主流包生态系统。方法包括利用锁定文件、源代码映射、错误信息等进行深度侦察，并使用DNS信标等安全PoC，用于在红队或渗透测试中发现目标内部包名。

软件供应链攻击技术

offensive-supply-chain

SnailSploit/Claude-Red

本技能集提供了全面的软件供应链攻击方法论，涵盖了依赖混淆（npm, PyPI, NuGet）、构建系统钩子滥用、CI/CD流水线篡改以及容器镜像攻击等高阶攻击技术。旨在指导红队人员进行实战模拟，并提供详细的概念验证（PoC）模式和防御检测指引。

配对测试生成

sickn33/agentic-awesome-skills

生成配对测试矩阵，覆盖离散因素间所有值对，减少测试组合数量并保持覆盖度。定义因素、约束和预期行为。

Python包开发与分发指南

python-packaging

sickn33/agentic-awesome-skills

本指南提供了一个全面的技术流程，指导开发者如何创建、结构化、测试和分发Python软件包。内容涵盖使用pyproject.toml等现代标准建立项目结构、构建wheel格式分发包，并安全可靠地将库发布到PyPI或私有仓库，确保代码可复用性。

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