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智能工具调用可靠性保障
tool-use-guardian
sickn33/antigravity-awesome-skills
377
这是一个为AI智能体设计的先进可靠性封装层。它能实时监控工具调用过程,自动处理和恢复多种失败场景,例如JSON截断、API超时、速率限制或多步骤链条中断。通过故障分类、检查点恢复和学习机制,确保复杂的、依赖外部工具的智能体工作流能够保持高度的稳定性和鲁棒性。
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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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论文自动优化循环
auto-paper-improvement-loop
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
428
该技能用于自动化优化学术论文的写作质量。它通过循环机制(审阅→修改→重编译),利用先进的语言模型对已生成的论文进行多轮次的深度润色和优化。主要目的是提升文章的逻辑结构、修正理论不一致性,并增强整体的表达和呈现质量,帮助用户将初稿提升至可提交的优秀状态。
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自动化多轮深度评审
auto-review-loop
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
137
这是一个自动化的多轮研究评审系统。它能持续将研究成果提交给外部评审器(如Codex或人工),根据反馈自动实现修改,并进行下一轮评审,直到达到预设的通过标准或达到最大轮次。非常适合需要持续高质量迭代和严格质量保证的复杂项目。
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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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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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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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具身智能想法发掘管线
idea-discovery-robot
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
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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利用eBPF实现运行时安全监控
implementing-runtime-security-with-tetragon
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
317
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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