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搜索 行为分析 ，共找到 54 条记录
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Clarity行为分析自动化

microsoft-clarity-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
71
在 Claude Code 终端通过 Composio Clarity 集成导出热图、会话和参与指标，按浏览器、设备、国家、来源、媒介、活动、渠道或 URL 等维度分割最近 1-3 天的数据，便于快速洞察用户行为。
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PostHog核心产品分析工作流

posthog-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
498
本工作流详细指导开发者如何使用PostHog平台搭建完整的SaaS产品分析体系。内容涵盖事件分类定义、客户端用户行为捕获、用户身份识别与属性管理，以及B2B企业级分组分析。此外，还提供了基于Node.js的服务器端事件跟踪方案，确保从Web、移动端到API的所有用户行为数据完整、可追溯。
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使用PostHog捕获事件和用户行为

posthog-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
457
本教程提供了最小化的工作示例，演示了PostHog的三个核心功能：事件捕获、用户识别和功能标志评估。内容覆盖了Node.js、JavaScript、Python等多种环境的SDK用法，以及原始API调用，是进行PostHog首次集成设置、功能测试和学习产品分析模式的理想指南。
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PostHog事件与数据分析

posthog-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能指导用户如何集成PostHog的客户数据平台（CDP）功能。它涵盖了设置Webhook，实现在特定用户事件发生时触发实时操作（如同步到CRM、发送通知）。此外，还展示了如何使用事件API查询事件数据，并利用HogQL进行复杂的漏斗分析，从而获得用户行为的深度自定义洞察。
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API网关日志安全分析

analyzing-api-gateway-access-logs
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该工具用于解析API网关（如AWS, Kong, Nginx）的访问日志，旨在检测常见的API安全漏洞和攻击行为。通过使用pandas进行统计分析，可以识别包括BOLA/IDOR漏洞、凭证扫描、速率限制绕过和注入攻击等多种威胁，适用于安全运营和威胁狩猎场景。
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ATT&CK Navigator APT组分析

analyzing-apt-group-with-mitre-navigator
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
476
本技能用于通过ATT&CK数据查询并分析高级持续威胁（APT）的TTP。用户可以将特定APT组的技术行为映射到MITRE ATT&CK Navigator层，生成多层热力图，从而高效发现安全检测的盲区（Detection Gap），并为威胁情报报告提供结构化支持。
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网络活动归因证据分析

analyzing-campaign-attribution-evidence
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于系统化评估网络攻击活动的证据，以确定责任威胁行为体。它结合使用钻石模型和分析竞争假设（ACH）等高级分析框架，权衡基础设施重叠、战术技术流程一致性、恶意软件相似性及操作模式等多个维度证据，为安全事件调查提供具有可信度等级的归因结论。
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基于MITRE ATT&CK的威胁行为分析

analyzing-threat-actor-ttps-with-mitre-attack
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能提供了一个系统化的流程，用于将观察到的威胁行为和IOCs映射到全球MITRE ATT&CK框架。用户可以利用ATT&CK Navigator构建技术覆盖热图，识别防御盲点，并为企业、移动和ICS环境生成可操作的威胁情报报告。适用于SOC分析师、威胁猎人和安全研究人员。
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使用MISP分析威胁态势

analyzing-threat-landscape-with-misp
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
475
本工具通过PyMISP查询MISP实例，计算详细的事件统计数据、IOC类型分布、威胁行为者集群和标签趋势。它生成全面的威胁态势报告，可视化时间趋势。适用于安全事件调查、总结主要威胁行为者或恶意软件家族，以及生成专业网络威胁情报报告。
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威胁活动关联与分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能用于关联分散的安全事件、IOCs和对手行为，分析跨时间线和跨组织的共同威胁活动。它能够识别统一的威胁战役，归因于共同的威胁行为体，并提取共享指标，从而显著提升检测能力。适用于跨组织威胁情报共享和构建完整的战役报告。
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Zeek日志回波行为检测

detecting-beaconing-patterns-with-zeek
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
480
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。
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利用AI检测业务邮件欺诈

detecting-business-email-compromise-with-ai
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本功能利用AI、NLP和行为分析技术，用于检测高度复杂的业务邮件欺诈（BEC）。它不依赖于传统的恶意链接规则，而是通过分析写作风格、语气、语境异常和行为模式，识别纯粹的社会工程学欺骗，为企业提供坚实的高级反网络钓鱼和反欺诈防御层。
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