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利用eBPF实现运行时安全监控

implementing-runtime-security-with-tetragon
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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Tetragon是Cilium旗下的CNCF项目，利用eBPF技术在Kubernetes集群中提供内核级别的运行时安全监控和策略执行能力。它可以监控进程生命周期、文件访问和网络连接，以极低的性能开销，实现对容器逃逸、未经授权访问等威胁的实时检测和防御。
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物理入侵评估及红队测试

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了全面的物理安全渗透测试技术，是红队演习的关键环节。涵盖了尾随进入、门禁卡克隆（RFID）、锁具绕过以及部署恶意网络设备（如WiFi Pineapple）。提供了实用的工具箱和MITRE ATT&CK映射，用于评估组织的物理和数字安全控制薄弱点。
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使用YARA规则进行威胁狩猎

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南展示了使用YARA规则进行主动威胁狩猎的完整工作流程。它能够扫描文件系统、内存转储和网络工件，识别未知恶意软件、可疑模式和入侵指标（IOC），是安全分析和事件响应的关键技术。
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严谨数学证明撰写

proof-writer
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该工具专注于为机器学习和人工智能理论撰写和验证复杂的数学证明。它能够系统地帮助用户构建定理结构，识别所有显式假设，进行可行性三级筛选，并确保证明中的每一步逻辑推导都具备严格的数学依据。
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学术文献综述分析师

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个专业的学术研究助手，用于进行全面的文献综述。它可以从多个来源（本地PDF、Zotero、Obsidian、网络和专业学术数据库）检索、分析和整合研究论文。当您需要了解某个主题的知识脉络、相关工作或核心概念时，使用此工具。
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全流程研究自动化管线

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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本技能提供全自动化的科研流程管线，覆盖了从宏观研究方向的探索、想法发现、文献调研、实验验证，到最终撰写和输出专业论文PDF的全过程。旨在帮助用户完成从初步设想到高质量学术成果的完整闭环。
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专家级研究深度评审

research-review
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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用于获取研究工作（论文、想法或结果）的深度、批判性评审。本技能模拟顶级会议的资深审稿人视角，通过外部后端提供多轮对话机制。它旨在从对抗角度找出逻辑漏洞、缺乏的实验或叙事弱点，帮助用户打磨和提升研究的学术价值。
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AgentHub协作消息看板

board
alirezarezvani/claude-skills
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这是一个为AgentHub设计的中心化消息看板，用于管理多智能体协作流程。它允许AI代理和协调器通过结构化的看板进行通信、任务分发、进度更新和结果记录。适用于监控和审计复杂的、多智能体工作流，确保整个流程透明化。
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OpenVLA-OFT机器人调优

fine-tuning-openvla-oft
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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指导 OpenVLA-OFT/OFT+ 机器人动作生成的微调与评估流程，涵盖 LoRA、连续动作头、FiLM 条件，连接 LIBERO 与 ALOHA 评测与部署。
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未来预测激活指南

soft-predict-future
davepoon/buildwithclaude
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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。
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上下文预算与LLM优化

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affaan-m/everything-claude-code
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本工具用于审计Claude Code会话中所有组件（如代理、技能、规则和MCP服务器）的Token消耗。它能分析上下文开销，识别冗余或臃肿的组件，并生成详细的上下文预算报告。帮助用户管理Token使用量，确保模型运行效率和性能。
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PydanticAI：类型安全LLM代理框架

pydantic-ai
sickn33/antigravity-awesome-skills
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PydanticAI 是一个强大的 Python 框架，它将 Pydantic 的类型验证能力引入大型语言模型（LLMs）。它允许开发者构建生产级的 AI 代理，确保 LLM 的输出具有严格的结构化和数据类型安全，不再仅仅是原始文本。框架支持工具调用、依赖注入和多模型兼容性，适用于需要高可靠性和准确数据结构的复杂 AI 场景。
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