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Databricks部署自动化
databricks-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
483
该技能提供了一种声明式的自动化部署机制,用于管理Databricks中的各种资源,如工作流、数据管道和ML模型。用户通过编写YAML配置,以基础设施即代码(IaC)的方式定义资源和部署目标(开发、预生产、生产),从而实现可靠的持续集成/持续部署(CI/CD)流程,确保环境变更的平稳过渡。
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配置 Databricks Webhooks 与事件通知
databricks-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
317
本技能提供了配置 Databricks 作业的全面通知和事件驱动工作流指南。内容涵盖设置多种通知目标(如 Slack、Teams、邮件、PagerDuty),并在作业生命周期事件(成功、失败、启动)时触发警报。此外,还展示了使用系统审计表监控事件和创建自动化 SQL 告警,用于关键数据管道的监控。
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智能健康目标分析器
goal-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
215
本工具提供全方位的健康目标管理解决方案。它不仅能帮助用户设定符合SMART原则的目标,还能深度关联分析营养、运动和睡眠等多维度健康数据,追踪进度,分析习惯养成曲线。通过识别障碍、评估动机,并生成交互式可视化报告,为用户提供个性化、科学的健康优化建议。
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自主实验循环调度器
loop
alirezarezvani/claude-skills
220
用于启动自动化、周期性的深度实验研究循环。用户只需指定目标实验和运行间隔(如每小时、每日、每周)。该技能利用定时任务(Cron)实现持续研究,自动进行迭代优化、指标评估和结果提交,直到用户手动停止。
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生成结构化网络威胁报告
generating-threat-intelligence-reports
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
240
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。
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进程注入技术检测与溯源
hunting-for-process-injection-techniques
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
121
本技能提供了一个结构化的安全检测流程,用于检测进程注入技术(MITRE ATT&CK T1055)。它通过分析详细日志,特别是利用Sysmon事件ID 8(CreateRemoteThread)和事件ID 10(ProcessAccess),结合源-目标进程关系图谱,以识别恶意越权的行为,帮助安全分析师进行安全事件调查和威胁狩猎。
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鱼叉式网络钓鱼指标狩猎
hunting-for-spearphishing-indicators
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
443
本指南提供了一套结构化的威胁狩猎方法论,用于主动检测复杂的鱼叉式网络钓鱼攻击。它指导用户在邮件日志、端点遥测和网络数据等多个维度关联指标,以发现目标性威胁,支持安全事件响应和防御提升。
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行业威胁态势评估分析器
performing-threat-landscape-assessment-for-sector
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
83
该工具用于对特定行业(如金融、医疗、能源)进行威胁态势评估。通过分析目标威胁行为体、常见攻击载体和行业漏洞,生成可操作的风险情报。帮助组织进行安全投资规划和高层风险报告。
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分析Windows LNK文件工件
analyzing-windows-lnk-files-for-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
103
本指南提供了在数字取证场景下解析Windows LNK快捷方式文件的完整流程。它能提取出目标路径、时间戳(创建、访问、修改)、卷信息和机器ID等关键工件。适用于重建用户文件访问历史、追踪网络共享文件,并构建详细的取证时间线。
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AI驱动的开源情报关联画像
performing-ai-driven-osint-correlation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
357
本技能利用AI和大型语言模型(LLM)的推理能力,关联来自多源的开源情报(OSINT)数据。它可以处理用户枚举、邮箱查询、社交媒体、域名记录和数据泄露等碎片化信息,生成统一的、高置信度的目标智能画像。这极大地提高了传统数据关联的效率和深度。
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社交图谱加权排名分析
social-graph-ranker
affaan-m/everything-claude-code
364
这是一个先进的网络情报工具,用于计算加权图谱分数,描绘到达目标的最优路径。它能够识别潜在的引荐人,衡量跨连接的“桥梁价值”,并帮助用户判断是否需要温和引荐或直接外联。对于需要掌握核心排名数学原理的用户尤其适用。
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物种特征综合识别技术
bio-taxonomic-combo
EverMind-AI/EverOS
91
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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