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从威胁报告构建攻击模式库

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该技能用于解析复杂的网络威胁情报报告（CTI），提取对手的攻击行为。它将这些行为精准映射至MITRE ATT&CK框架，并构建为标准化的STIX 2.1攻击模式库。最终生成检测规则模板，用于提升防御能力和安全架构设计。

Timesketch：协作取证时间线分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

Timesketch是一个协作式的开源取证平台，专为安全团队设计。它能够摄取和标准化来自多种来源（如日志、工件）的安全数据，用于重建复杂的攻击时间线。通过可视化和内置分析器，用户可以追踪事件发生的时间顺序，进行深度取证调查和完整的事件报告撰写。

Zeek日志回波行为检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本工具旨在对Zeek网络连接日志（conn.log）执行统计分析，用于检测潜在的C2（命令与控制）回波行为。通过计算连接时间间隔的标准差和变异系数，可以识别出具有高度规律性、低抖动特征的周期性网络通信，是安全威胁狩猎和事件调查的关键技术。

生成结构化网络威胁报告

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能指导撰写高质量、结构化的网络威胁情报报告。它根据目标受众（高管、安全运营团队、技术分析师）调整内容，生成战略、战术或运营级别的情报产品。适用于将原始收集数据转化为可操作的威胁简报或事件后评估报告，确保报告符合行业标准。

DNS隧道检测与熵值分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能用于检测通过DNS协议进行的隧道式数据外泄（DNS Tunneling）。它通过计算DNS查询名称的香农熵、分析查询长度和子域名数量等统计指标，从而识别出非标准、可疑的流量模式。适用于安全评估、事件响应和威胁狩猎。

使用Plaso进行取证时间线重建

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

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。

股票技术分析与信号生成

FrancyJGLisboa/agent-skill-creator

该技能提供全面的股票和ETF技术分析能力。它利用RSI、MACD、布林带等行业标准指标，生成可操作的交易信号。用户可以通过自然语言查询，进行股票间的技术比较、监控市场走势和识别图表形态，无需手动进行指标计算。

多阶段AI学术图表生成

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

这是一个先进的多阶段工作流，用于为学术论文生成符合出版标准的图表，如架构图和方法流程图。它采用严格的迭代循环和高级AI（Claude）进行监督，不断优化布局、配色和结构细节，确保生成的图表具有高保真度和专业性。

GA4 数据自动化工具

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sickn33/antigravity-awesome-skills

通过 Composio 的 Rube MCP 自动化 GA4 报表与属性管理，涵盖账号/属性发现、标准/批次/透视/漏斗报表以及关键事件管理，便于分析师免于重复 UI 操作。

Power BI 报表可视化设计

power-bi-report-design-consultation

github/awesome-copilot

提供 Power BI 报表可视化与体验咨询，从业务和数据需求出发，精准选图、布局、配色、排版与交互策略，帮助不同受众构建清晰、易用、符合可访问标准的洞察型仪表盘。

学术论文术语精准翻译

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EverMind-AI/EverOS

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。

AnnData：单细胞注释数据结构

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

AnnData是一个用于处理单细胞和多组学数据的Python核心库。它提供了一个高效的数据结构，用于存储带有丰富元数据的矩阵（X）、观测值信息（obs）和变量信息（var）。该技能支持读取、写入和操作h5ad、zarr等格式的大型数据集，是进行单细胞数据分析、数据子集选择和数据集拼接的标准框架。

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