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数据管道策略护栏
clay-policy-guardrails
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
309
该系统为数据富集管道提供全面的策略护栏。它强制执行信用额度限制,阻止敏感个人身份信息(PII)的富集,并对输入数据进行严格的验证。适用于处理大规模、高敏感度数据的场景,确保数据安全性和合规性。
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Databricks调试诊断包
databricks-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
187
用于收集Databricks环境的全面诊断证据。它能整合环境信息、集群状态、作业运行日志和表历史记录,生成一个脱敏的安全诊断包,专门用于撰写和提交高质量的支持工单,解决复杂的故障排查问题。
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数据异常检测
detecting-data-anomalies
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
51
让 Claude 利用 anomaly-detection-system 插件分析数据、挑选合适算法并报告离群点,从而帮助发现金融欺诈、安全异常或制造缺陷等明显偏离预期的关键模式。
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跨链桥监控与数据分析
monitoring-cross-chain-bridges
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
306
该技能用于对DeFi生态系统中的跨链桥进行全面监控和比较分析。它可以跟踪总锁定价值(TVL)、交易量、典型费用和实时转账状态,覆盖以太坊、Arbitrum、Polygon等主流网络。适用于用户研究桥接安全性、比较不同转账路径,或追踪特定交易哈希。
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Vast.ai分布式训练与成本管理
vastai-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
439
这是一个高级工作流,用于在Vast.ai上编排复杂的、多节点的GPU集群。它专为大规模分布式机器学习训练设计,能自动处理Spot机中断和使用检查点进行作业恢复。同时,该工作流提供全面的成本分析功能,帮助用户跟踪账单历史,优化GPU支出,并安全地销毁集群以停止计费。
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零售需求与库存预测
inventory-demand-planning
sickn33/antigravity-awesome-skills
360
为多店零售商提供需求预测、安全库存、补货计划、促销提升估算及ABC/XYZ分级,融合统计方法与机器学习特征工程,帮助在服务水平与库存成本间保持平衡。
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云存储访问模式分析
analyzing-cloud-storage-access-patterns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
85
该工具用于检测AWS S3、GCS和Azure等主流云存储平台的异常访问模式。通过分析云审计日志,能够识别出关键的安全威胁,例如非工作时间的大批量数据下载、API调用激增、来源IP地址异常变化等,从而利用统计基线和时间序列异常检测技术,协助进行主动威胁狩猎和安全事件调查。
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DNS日志分析:检测数据泄露与C2
analyzing-dns-logs-for-exfiltration
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
291
本技能用于分析DNS查询日志,以检测通过DNS隧道、DGA或隐蔽的C2通道进行的复杂数据泄露攻击。它利用熵值分析、查询量异常检测和子域名长度分析等高级技术,帮助安全运营中心(SOC)识别出绕过传统网络安全控制的威胁。
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妥协指标威胁分析
analyzing-indicators-of-compromise
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
500
本技能用于对IOC(如IP地址、域名、文件哈希)进行多源威胁情报分析。通过查询VirusTotal、AbuseIPDB、MISP等系统,评估指标的恶意程度、所属威胁活动,并确定阻断或监控的优先级,是安全事件响应和威胁溯源的关键步骤。
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使用MISP分析威胁态势
analyzing-threat-landscape-with-misp
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
65
本工具利用MISP平台对网络安全威胁态势进行全面分析。它可以查询事件统计、分析IOC类型分布(如IP、域名、哈希),识别主要的威胁行为者和恶意软件家族,并追踪时间趋势。适用于安全运营中心分析师进行事件响应、威胁狩猎和构建检测规则。
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Windows预取文件取证分析
analyzing-windows-prefetch-with-python
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
459
该技能使用Python解析Windows预取文件(.pf),帮助安全分析师重建详细的应用执行历史。它在事件响应中至关重要,可用于检测重命名二进制文件、识别可疑执行模式,并为深入的数字取证调查构建准确的时间线。
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对抗方基础设施追踪系统
building-adversary-infrastructure-tracking-system
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
165
该系统用于自动化追踪并绘制敌对威胁行为者的C2网络图谱。通过整合被动DNS、WHOIS数据、证书透明度和IP富集等多种数据源,实现基础设施的交叉引爆(Pivoting),帮助安全分析师发现共享托管模式、监控域名重用,并构建完整的威胁情报关系图谱。
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