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AI辅助视频编辑工作流

video-editing
affaan-m/everything-claude-code
65
这是一个完整的、多阶段的AI辅助视频编辑工作流。它覆盖了从原始素材采集、AI结构化规划，到确定性剪辑、程序化合成、AI素材生成，以及最终的人工润色等所有环节。适用于Vlog、教程或企业视频的构建。
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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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自动研究评审循环系统

auto-review-loop-llm
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
354
该技能旨在自动化研究改进流程，构建一个“评审→实施修复→再评审”的闭环系统。它利用任何兼容OpenAI的LLM API，循环迭代优化研究内容，直到获得积极的评估，或达到设定的最大轮次。适用于学术论文撰写或技术项目完善。
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自动多轮研究论文评审循环

auto-review-loop-minimax
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
444
这是一个用于自动化复杂研究主题或论文的严格、迭代评审与改进工具。它通过多轮循环，利用外部大模型（MiniMax API）提供持续、建设性的反馈。本流程引导用户完成评审、修正和再评审等阶段，直到获得积极评估或达到最大轮次。支持状态持久化，适用于长篇学术工作流。
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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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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
103
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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云原生环境持久化技术狩猎

hunting-for-living-off-the-cloud-techniques
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
217
这是一份关于主动狩猎对手利用合法云服务技术（如Azure, AWS, GCP, SaaS）进行攻击的指南。它重点关注那些利用正常云功能建立C2、数据暂存和数据外泄的行为，是应对现代云安全威胁的重要方法。
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想法发现与验证全流程

idea-discovery
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
497
这是一个完整的、自动化的科研想法发现工作流。它能够根据一个宽泛的研究方向或参考论文，系统性地引导用户完成从初步构想到验证、到制定详细实验计划的全过程。适用于需要多阶段、系统性探索和优化创新想法的复杂研究场景。
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具身智能想法发掘管线

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
453
这是一个系统化的机器人研究项目想法发掘工具。它能将一个宏观的机器人方向，通过结构化的文献调研、新颖性验证和批判性审查等多个阶段，提炼成多个可上手的、可基准测试的、且具备模拟环境优先验证的落地项目。旨在确保想法的科学性和工程可行性。
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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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