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本地大模型推理与部署专家

local-llm-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
485
该技能专精于本地大语言模型（LLM）的部署、推理和性能优化。涵盖Ollama、vLLM、llama.cpp等主流推理引擎，以及GGUF、EXL2等主流量化格式。帮助用户在本地硬件上安全、高效地运行先进模型，尤其侧重于隐私保护和离线应用部署。
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Claude API 使用指南

claude-api
affaan-m/everything-claude-code
223
涵盖 Python 与 TypeScript SDK 上的 Claude API 集成方案，讲解消息、流式、工具调用、视觉解析、扩展思考、提示缓存、批量处理与 Agent 工作流，帮助构建高效低成本的 Anthropic Claude 应用。
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自动化多轮研究评审循环

auto-review-loop
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
283
这是一个功能强大的自动化工具，用于管理多轮次的复杂研究或代码迭代改进。它能模拟外部评审过程，持续接收反馈、执行修复，并进行再评审，直至内容满足预设的优秀标准，或达到最大轮次限制。适用于需要高精度、自我修正质量控制的专业项目。
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自主LLM研究迭代评审循环

auto-review-loop-llm
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
494
该技能实现自主研究迭代优化流程。它利用兼容OpenAI的LLM，自动进行多轮评审、打分及提出改进方案，直至研究内容达到可提交（Ready）的专家级标准。它支持状态管理，模拟了完整的专业同行评审过程。
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自动化IOC防混淆与共享流水线

building-ioc-defanging-and-sharing-pipeline
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
469
本技能描述了一个自动化流水线的构建过程，用于处理、清洗和安全共享IOCs。该流水线负责摄取来自不同来源的原始威胁指标，进行标准化和防混淆处理（如将'http://'转换为'hxxp://'），最终将指标转换为标准的STIX 2.1格式，并通过TAXII或MISP等平台进行安全分发。
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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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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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完整想法发现管线

idea-discovery
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
279
这是一个全流程的科研想法发现管线。它能从一个宽泛的研究方向开始，自动执行文献调研、创意生成、新颖性检查和方案精进。最终输出包含排名、详细提案和实验计划，帮助用户将初步想法转化为可执行、结构化的科研项目，适用于需要完整研究指导的用户。
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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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物理入侵评估及红队测试

performing-physical-intrusion-assessment
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
83
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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