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持久化视频智能分析

seek-and-analyze-video
sickn33/antigravity-awesome-skills
246
基于Memories.ai LVMM，提供视频索引、查询、摘要与知识库构建，支持社交平台、会议或讲座视频的持续分析和多轮问答，助力内容研究与决策。
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生成引擎优化审计

geo-audit
zubair-trabzada/geo-seo-claude
117
通过识别业务类型、抓取关键页面并调度五个分工清晰的子代理分析 AI 可见性、平台适配、技术架构、EEAT 内容与 schema，最终生成综合 GEO 得分与优先改进建议。
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GEO内容质量E-E-A-T评估

geo-content
zubair-trabzada/geo-seo-claude
178
分析站点内容的经验、专业、权威与可信信号，指导AI引用与结构优化。
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多源深度研究助手

deep-research
affaan-m/everything-claude-code
433
使用 firecrawl 与 exa MCP 工具对每个子问题展开多源搜索、深度阅读与引用整理，交付含出处的研究报告，适合竞争分析、尽调或任何需要实证调查的场景。
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Exa神经搜索引擎

exa-search
affaan-m/everything-claude-code
157
通过 Exa MCP 服务器调度 web_search_exa 与 get_code_context_exa，快速获取最新网页、代码示例、公司与人物情报，满足开发研究、竞品分析与背景调研需求。
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分析勒索软件泄露网站情报

analyzing-ransomware-leak-site-intelligence
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
346
本技能提供了一套结构化的方法论和Python实现，用于监控和分析勒索软件的泄露网站（DLS）。它帮助安全分析师追踪受害者信息，提取关于攻击者战术的情报，评估特定行业的风险，从而实现主动防御，掌握威胁态势。
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网络日志入侵分析

analyzing-web-server-logs-for-intrusion
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
494
本工具提供了一个全面的框架，用于分析Web服务器日志（Apache/Nginx）以检测各种安全威胁。它利用高级正则表达式匹配OWASP攻击签名，识别SQL注入、本地文件包含和目录遍历尝试，并进行行为分析以检测暴力破解和Web扫描器指纹。系统使用GeoIP丰富数据以进行源头归属，为SOC分析师生成优先级的报告。
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工业控制系统异常检测

detecting-anomalies-in-industrial-control-systems
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
129
该技能旨在为工业控制系统（ICS/OT）提供异常行为检测能力。它利用机器学习模型，通过分析SCADA协议通信、网络流量的时序和拓扑基线，构建正常操作模型。可用于发现协议异常、设备行为漂移和潜在的网络入侵。
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异常认证模式检测

detecting-anomalous-authentication-patterns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能利用用户和实体行为分析（UEBA）、统计基线和机器学习模型，持续监控认证日志。可实时识别不可能旅行、凭证堆积、暴力破解和账户被盗用等高级威胁，是安全运营和身份访问管理的核心工具。
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检测Azure服务主体滥用

detecting-azure-service-principal-abuse
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
451
本指南提供了检测Azure服务主体滥用的高级方法和威胁狩猎查询（KQL/SPL）。它涵盖了特权提升、凭证泄露、未经授权的角色分配和枚举等技术，对于监控Microsoft Entra ID的SOC分析师和安全团队至关重要。
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搜索DNS持久化机制

hunting-for-dns-based-persistence
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导安全分析师进行高级威胁搜寻，重点检测基于DNS的持久化机制。它通过分析被动DNS历史、区域文件审计和API数据（如SecurityTrails），识别未经授权的记录修改、子域劫持和DNS劫持企图。适用于SOC分析师和威胁搜寻人员。
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Python 网络流量基线构建

implementing-network-traffic-baselining
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导使用历史 NetFlow/IPFIX 数据构建网络流量基线。利用 Python 的 pandas 库，计算小时/日分布、每主机指标和协议比例等详细统计档案。通过 z-score 和 IQR 方法检测异常，帮助安全运营中心（SOC）分析师识别数据外泄、心跳包等异常行为。
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