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自动多轮研究深度评审循环

auto-review-loop
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
415
该技能实现了一种自主迭代的研究评审流程，用于模拟持续的学术或产品改进。它通过外部模型（Codex MCP）重复提交工作进行评审，应用建议的修复，并进行再评审，直到获得积极评估或达到最大轮次。系统支持状态持久化和不同难度级别，确保了流程的健壮性和自纠正能力。
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自动研究论文迭代评审

auto-review-loop-llm
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
386
该技能提供一个自主的、迭代式的研究论文评审循环，模拟了严格的同行评审过程。它利用外部兼容OpenAI的LLM API，对研究内容进行反复打分、批判和弱点识别。该流程将持续迭代改进内容，直到LLM给出积极评估或达到最大轮次限制。非常适用于学术论文撰写、技术文档和复杂提案的深度打磨。
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自主研究论文迭代评审

auto-review-loop-minimax
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
215
该技能模拟了顶级学术会议（如NeurIPS, ICML）的同行评审流程。它通过与外部大模型（MiniMax）进行多轮深度交互，自动对研究论文进行评估、识别关键弱点，并跟踪修改状态，指导用户进行迭代优化，直到研究成果达到可接受的提交标准。
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API 枚举攻击检测

detecting-api-enumeration-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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通过监控顺序或篡改的对象 ID、分析授权失败并识别异常请求行为，在网关和 SIEM 中检测 BOLA/IDOR 等 API 枚举攻击。
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AI商业邮件入侵检测

detecting-business-email-compromise-with-ai
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
108
采用 AI+NLP 分析写作风格、行为、意图，建立基线并训练变换器模型，配合响应流程，识别传统规则难以捕捉的商业邮件入侵欺骗攻击。
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基于UEBA的内部威胁检测

detecting-insider-threat-with-ueba
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
110
通过 Elasticsearch 驱动的 UEBA 建立认证、文件与网络行为基线，计算异常得分并关联多个指标，为安全运营中心提供内部威胁告警与调查线索。
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Sysmon 协助检测恶意计划任务

detecting-malicious-scheduled-tasks-with-sysmon
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
255
利用 Sysmon 事件（1/11）与 Windows 安全事件（4698/4702）关联可疑父进程、公共路径与编码参数，检测恶意的计划任务创建与修改以追踪持久性与横向移动。
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斯塔克斯网络攻击检测

detecting-stuxnet-style-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
98
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。
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Sysmon 进程注入检测

detecting-t1055-process-injection-with-sysmon
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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利用 Sysmon 事件分析远程线程创建、跨进程访问、DLL 异常加载以及 ProcessTampering 等指标，结合进程创建全链路并排除正常活动，检测 MITRE T1055 系列的进程注入威胁。
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实验设计与流程规划

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
184
此技能旨在将初步的研究提案转化为结构化、可执行的论文级实验路线图。它指导研究人员定义核心研究论点、选择必要的消融实验（如新颖性、简洁性验证）并规划完整的实验执行流程，确保研究的严谨性和可复现性，特别适用于学术界的大模型和多模态AI研究。
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WMI 持久化追踪

hunting-for-persistence-via-wmi-subscriptions
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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检测 WMI 事件订阅（过滤器、消费者、绑定）变化，结合 Sysmon、Windows 事件和脚本日志等来源，查找无文件持久化手法，特别适用于常规持久化指标清空或 WmiPrvSe 异常场景。
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研究课题生成与定位

idea-creator
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该技能旨在将一个宽泛的研究方向，转化为一套系统化的学术探索流程。它首先进行深度文献调研，构建研究现状图并识别知识空白点。随后，利用大型语言模型（LLM）生成、假设和排名8-12个具体、可执行的研究课题，为每个课题提供核心假设、最小可行实验方案和预计工作量，确保课题具备高度的创新性和可发表性。
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