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LangSmith 跟踪调试助手
langsmith-fetch
ComposioHQ/awesome-claude-skills
203
借助 langsmith-fetch CLI 从 LangSmith Studio 抓取 LangChain/LangGraph 代理的执行轨迹,分析错误、工具调用、内存/性能指标并导出调试会话,帮助定位行为异常与失败原因。
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稀疏自编码器:模型可解释性分析
sparse-autoencoder-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
251
本工具提供稀疏自编码器(SAE)的训练和分析框架。SAEs能够将大型语言模型内部密集的、多义的激活信号分解为稀疏、单义的特征。适用于需要发现模型学到的离散可解释概念、研究特征叠加性,或分析模型内部特定安全相关行为(如偏见或欺骗)的场景。
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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
219
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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Python 网络流量基线构建
implementing-network-traffic-baselining
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
124
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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LLM追踪导出与行为分析
arize-trace
github/awesome-copilot
424
该技能提供全面的工具,用于下载、导出和深度检查Arize追踪和跨度(Spans)。它帮助用户理解大型语言模型(LLM)应用的完整执行流程,用于调试运行时错误和进行根本原因分析。用户可按追踪ID、跨度ID或会话ID筛选数据,进行深度行为分析。
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AgentCore运行时会话调查
agentcore-investigation
awslabs/mcp
427
本指南提供了一套完整的流程,用于通过CloudWatch Logs Insights和OpenTelemetry (OTEL) 技术,深入调查Bedrock AgentCore的运行时会话。它涵盖了会话ID到追踪ID的解析、结构化查询构建,并能够构建详细的执行时间线。适用于诊断Agent行为、追踪工具调用、分析延迟和性能瓶颈。
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分析Copilot历史生成个性化指令
vardoger-analyze
github/awesome-copilot
63
该工具利用本地的`vardoger` CLI读取您的GitHub Copilot命令行历史记录。它深入分析您的编码习惯、行为模式和使用风格,从而生成一套高度个性化的使用指令。这些指令会被安全地写入本地配置文件,使Copilot能够根据您的个人风格进行定制化调整,提供更贴合您使用习惯的AI辅助体验。所有操作均在本地完成,保护数据隐私。
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检测AWS CloudTrail异常行为
account-manipulation-account-linking
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
290
该技能利用Python和boto3分析AWS CloudTrail日志,建立正常的API活动统计基线。它能检测出异常模式,如不寻常的事件源、首次API调用、地理IP偏差和高频率调用。这对于在安全事件中识别凭证泄露、权限提升和未经授权的资源访问至关重要。
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