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使用Splunk SPL构建安全检测规则
building-detection-rule-with-splunk-spl
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
299
本技能指导如何使用Splunk SPL编写高级的关联搜索规则。内容涵盖基于阈值、序列和异常检测等多种方法,用于在安全运营中心(SOC)环境中识别复杂的安全威胁,如暴力破解、横向移动和数据外泄,是提升SIEM检测能力的关键。
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使用Osquery进行端点监控
deploying-osquery-for-endpoint-monitoring
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
87
本技能提供部署和配置osquery的完整指南,可用于跨平台(Windows, macOS, Linux)实现端点全面监控。它利用SQL查询强大的能力,深入检查运行进程、开放端口、系统配置和已安装软件,是进行威胁狩猎、合规性审计和集中式可见性的关键工具。
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发现影子IT云服务使用
detecting-shadow-it-cloud-usage
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
312
该技能用于分析网络流量日志(代理、DNS、Netflow),目的是检测和发现未获授权使用的SaaS应用和云服务(即“影子IT”)。它通过对域名进行分类、量化数据传输量、计算风险评分,为安全和合规团队提供详细的发现报告。
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Foremost文件数据提取与恢复
performing-file-carving-with-foremost
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
301
该指南详细介绍了使用Foremost和Scalpel等工具进行高级数字取证文件提取(File Carving)。通过分析文件头尾签名,它能够在文件系统元数据丢失或损坏的情况下,从原始磁盘镜像或未分配空间中恢复特定的文件类型(如图片、文档等),是进行证据提取的关键技术。
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使用Plaso进行取证时间线重建
performing-timeline-reconstruction-with-plaso
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
286
本指南展示了如何使用Plaso(log2timeline)构建全面的数字取证超级时间线。它详细介绍了完整的操作流程,包括处理磁盘镜像和各种日志(MFT、注册表、浏览器历史),生成标准的CSV和JSONL导出文件,并在Timesketch等工具中进行可视化分析,从而实现深入的调查取证。
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SwanLab 实验跟踪
experiment-tracking-swanlab
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
419
介绍如何使用 SwanLab 进行开源机器学习实验跟踪,提供本地或自托管的仪表盘、丰富的媒体日志,并与 PyTorch、Transformers、Lightning、Fastai 等框架集成,便于对比各次训练。
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Snowflake 开发指南
snowflake-development
sickn33/antigravity-awesome-skills
234
面向 Snowflake 平台的开发助手,涵盖 SQL 最佳实践、动态表/Streams/Tasks/Snowpipe 数据管道、Cortex AI 与 Agent 使用、Snowpark Python、dbt 集成、性能调优与安全加固等关键场景。
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学术论文图表与架构生成
academic-plotting
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
381
该工具旨在为机器学习和人工智能领域的学术论文生成专业级图表。它支持两种工作流:一是利用AI技术生成系统架构图和复杂的流程图;二是使用matplotlib/seaborn等库,根据原始数据自动生成高精度的各类数据图表(如折线图、热力图等)。适用于撰写任何需要图表的学术论文。
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Arize实验评估与管理
arize-experiment
github/awesome-copilot
327
本技能提供了一套完整的Arize实验管理工具,用于AI模型性能的评估、比较和分析。用户可以使用它来创建、列出、获取和导出实验结果,支持进行模型基准测试和A/B测试,确保模型在特定数据集上的准确性。
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Segment 自动化工具
segment-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
345
通过 Rube MCP 和 Composio 的 Segment 工具链自动执行事件追踪、识别用户、分组、页面浏览、批量调用、别名合并及源配置操作,并在使用前先查询最新 schema 保障一致性。
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足球实体假设与验证
football-entity-hypothesis
EverMind-AI/EverOS
189
本技能指导用户系统性地识别和验证足球实体(球员或俱乐部)。当搜索结果提供初步线索,或当问题提供了足够的详细约束条件(如国籍、时代、联赛)进行假设时使用。核心步骤是构建针对性的名称搜索,并交叉比对所有约束(如出生年份、职业生涯等)以确保信息准确性。
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学术论文术语精准翻译
paper-term-translation
EverMind-AI/EverOS
76
当研究问题使用口语化或笼统的描述时,本功能能够将其转化为标准、精准的学术术语。它帮助用户识别并提供多个同义词候选,从而提高论文搜索的精确度。通过优化搜索关键词,结合数值和时间约束,确保检索结果高度相关,高效定位关键学术文献。
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