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研究课题创意生成与排名
idea-creator
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
154
本工具是为科研人员设计的专业级学术助理。用户只需输入一个宽泛的研究方向,系统将自动完成全面的文献调研,绘制知识图谱,识别现有研究的空白点,并生成一套多个具体、可验证、具有高发表潜力的研究课题,并进行排名。
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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
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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
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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使用YARA规则进行威胁狩猎
performing-threat-hunting-with-yara-rules
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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严谨证明助手
proof-writer
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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针对 ML/AI 理论命题,提取陈述、假设和草稿,生成完整的依赖映射与证明文档或阻断报告,确保每步严格论证再写入 PROOF_PACKAGE.md。
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端到端研究全生命周期管理
research-pipeline
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个全自动化的研究流程管线,覆盖了从研究方向探索、文献调研、实验设计、跨模型评审到最终撰写论文的完整生命周期。它能够自主执行整个科研流程,支持中断恢复和高度定制化的参数设置。适用于需要将一个初步想法打磨成高质量学术论文的科研人员。
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研究方案精炼与优化
research-refine
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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当用户拥有一个初步的研究方向,但缺乏具体、可执行的学术方案时使用。该工具通过多阶段、迭代的精炼流程,将模糊的想法转化为结构清晰、重点突出、具备顶会水准的完整研究方法论和提案。
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外部研究批判性评审
research-review
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该技能旨在模拟顶会(如NeurIPS/ICML)资深审稿人的视角,为研究提案、论文或实验结果提供多轮次、深度批判性的评审。它能帮助用户识别研究中的逻辑漏洞、缺失的实验验证以及叙述上的弱点,实现技术工作的迭代和完善。
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运行多平台机器学习实验
run-experiment
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个全流程的ML实验部署和运行自动化工具。它可以智能检测目标环境(本地GPU、远程服务器、Vast.ai或Modal),并自动执行预检、代码同步(rsync/git)、集成实验跟踪工具(如W&B),最后在目标平台上启动训练任务。适用于需要运行复杂、多环境ML训练作业的场景。
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使用Trivy扫描容器镜像
scanning-docker-images-with-trivy
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
383
Trivy是一款全面的开源漏洞扫描器,可用于检测容器镜像中的漏洞、配置错误、敏感信息和许可证违规。它支持集成到CI/CD流水线中,为安全评估和合规性测试提供支持。
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