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内部威胁调查流程指南

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本流程指导用户系统性地调查内部威胁事件，涉及员工或承包商滥用授权访问权限窃取数据或破坏系统。它结合了DLP和用户行为分析，强调必须与法律和人力资源部门协作，构建用于法律程序的、有证据支撑的完整调查报告。
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Linux系统日志取证分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了在Linux系统上进行取证调查的全面技术。内容涵盖了对auth.log、syslog、systemd journal和auditd等关键日志的分析，旨在重建用户会话、追踪未经授权的访问、检测权限提升，并为疑似安全事件建立详细的事件时间线。
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数字取证日志分析指南

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南提供了一个全面的框架，用于收集、解析和关联来自Windows、Linux和Web等多种来源的系统、应用程序和安全日志。它旨在帮助安全专家重构详细的事件时间线，识别攻击的初始入口点、追踪横向移动，并在泄露事件后建立不可否认的取证证据。
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使用PhotoRec进行取证数据恢复

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南提供了一个完整的取证工作流程，用于从损坏的存储介质、取证磁盘镜像或文件系统损坏的设备中恢复已删除的文件。它利用PhotoRec的文件签名分析引擎，即使文件系统受损，也能成功恢复数据。流程涵盖了文件验证、哈希生成和证据整理等高级取证分析步骤。
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Windows LNK文件取证分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了如何从Windows LNK快捷方式文件中提取关键的取证证据。它能够获取目标文件路径、MAC地址、卷序列号和时间戳等信息。适用于数字取证调查，帮助重建用户文件访问历史、追踪可移动介质或网络路径，从而构建完整的事件时间线。
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Snowflake 开发指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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Power BI 性能排查指南

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提供系统的 Power BI 性能排查与优化流程，涵盖模型、DAX、报表设计和容量诊断，并结合工具数据帮助定位瓶颈、加速加载与交互。
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欧洲演员出生全名查询指南

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EverMind-AI/EverOS
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本指南教您如何查找欧洲演员（尤其是法语和东欧）的完整法定出生姓名。当英文资料或国际数据库只提供艺名时，本技巧侧重于使用法国维基百科等区域资源，结合特定的文化标识符（如“人民艺术家”），执行深度、定向搜索，确保获取准确的出生信息。
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物种特征综合识别技术

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EverMind-AI/EverOS
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本指南提供了一种高级的物种识别方法论。它教授如何利用多个生物学特征（如栖息地、形态、行为和地理范围）进行组合推理，以精准定位目标物种。核心技巧包括：当问题涉及国家人口统计学信息时，应首先利用人口增长或地方特有物种等信息锁定国家，从而极大地缩小物种搜索范围。
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GeoPandas 空间数据分析指南

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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面向 Python 工作流的 GeoPandas 使用指南与本地审计工具，涵盖 GeoSeries/GeoDataFrame 空间操作、矢量数据读写、可复现环境搭建、CRS 与反经线处理规则，并提供结果正确性校验与隐私安全约定。
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科学可视化

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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使用 Matplotlib、Seaborn 或 Plotly 创建真实、可访问、可发表的科研图表。确保数据完整性、正确编码、可访问性合规和期刊导出规划。包括不确定性显示、颜色对比审查和元数据验证指南。
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SHAP 模型可解释性指南

shap
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本技能涵盖使用 SHAP 库解释和审计机器学习预测。指导用户选择解释器、计算特征归因并验证结果。包括局部和全局可视化工作流，处理多输出模型，并确保模型行为描述准确，不暗示因果关系。需要 Python 3.12+ 及特定 SHAP 版本。
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