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斯塔克斯网络攻击检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过分析多阶段的 Stuxnet 式攻陷链路、监控 PLC 逻辑完整性、捕捉工程工作站妥协信号，并结合物理过程模型与独立传感器交叉验证，及时发现隐藏在工业控制系统中的伪造与篡改行为。

研究创意生成器

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

通过文献调研、Codex 推理和多阶段过滤，系统生成、验证并排序可发布的研究方向，确保新颖、可行且具影响力的研究点。

想法发掘全流程

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

串联文献调研、想法生成、创新验证和评审反馈，帮助从初始方向快速产出经过人工或试验验证的想法报告，并生成精炼方案与试验计划。

机器人创意发现流程

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

整合调研、构思、去重、审查流程，专注仿真优先、基准驱动的机器人研究选题，从方向到可验证计划一气呵成。

零信任设备态势评估

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过汇聚 CrowdStrike ZTA、Microsoft Intune 和 Jamf 的终端健康信号，在条件访问策略中提前验证设备合规性，确保在授予资源访问前满足零信任的设备态势要求。

Atomic Red Team 威胁模拟

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过 atomic-operator 框架运行 Atomic Red Team 测试，验证 MITRE ATT&CK 技术的检测覆盖，帮助在受控环境中检查 SIEM/EDR 规则及开展紫队对抗演练。

未来预测激活指南

soft-predict-future

davepoon/buildwithclaude

Soft Predict Future 是一个面向未来结果的结构化预测引擎，只要用户咨询“会发生什么”、“谁会胜出”等时间敏感问题就会启用，强调必须执行九个步骤（验证、信号收集、评分、驱动因素提取等），并要求开启网络搜索以便提供依据。

PyTorch训练模式指南

pytorch-patterns

affaan-m/everything-claude-code

提供 PyTorch 编程惯用法，涵盖设备无关代码、可复现设置、模型结构、训练与验证循环及数据管道，帮助构建稳健高效的深度学习项目。

数学奥林匹克解题器

anthropics/claude-plugins-official

专注于 IMO、Putnam、USAMO、AIME 等竞赛数学题，先多轮推理优化解法，再用独立的对抗验证器查找漏洞，最终输出可信度报告与通过验证的 LaTeX 证明。

LLM 安全护栏构建

implementing-llm-guardrails-for-security

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

基于 NeMo Guardrails 的输入输出验证流水线，拦截提示注入、脱敏个人信息、执行策略、校验结构化输出，确保 LLM 服务在下游前保持安全合规。

多智能体任务编排器

multi-agent-task-orchestrator

sickn33/antigravity-awesome-skills

一个经过生产验证的多智能体任务协调器，拆解任务、路由专家、杜绝重复、设置质量关并执行 30 分钟心跳监控，确保协作清晰可审计。

Protect-MCP代理治理

protect-mcp-governance

sickn33/antigravity-awesome-skills

Protect-MCP 通过 Cedar 策略与 Ed25519 签名凭证管控 MCP 代理工具调用，支持从影子模式观察到强制执行以及审计凭证验证，适合 Claude Code 钩子集成和渐进式治理。

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