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Xquik 社交数据平台

x-twitter-scraper
davepoon/buildwithclaude
81
Xquik 通过 REST、MCP 与 Webhook 接口提供推文/用户查询、关注者批量提取、抽奖、热榜与账号监控等 X 数据服务，适合需要实时监测与自动化分析的场景。
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API网关日志安全分析

analyzing-api-gateway-access-logs
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
450
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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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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K8s审计日志安全分析

analyzing-kubernetes-audit-logs
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
144
用于解析Kubernetes API服务器审计日志，检测如进入Pod、访问Secret、RBAC权限提升、特权Pod创建等关键安全事件。适用于安全运营中心（SOC）进行安全事件调查和构建威胁检测规则。
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使用Malpedia分析恶意软件家族关系

analyzing-malware-family-relationships-with-malpedia
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
272
本技能指导如何利用Malpedia API进行高级恶意软件情报分析。用户可以追踪恶意软件家族关系，分析变种演变，提取用于检测的YARA规则，并绘制与特定威胁行为者的关联图谱。适用于安全研究人员和SOC分析师构建威胁模型。
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自动化AI数据采集代理

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affaan-m/everything-claude-code
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该代理旨在为任何公开数据源（如招聘板、价格、新闻等）构建一个全自动、AI驱动的数据采集系统。它能定时抓取数据，利用免费的大语言模型（如Gemini Flash）进行数据富集和分析，并将结果结构化地存储到Notion、Sheets或Supabase等数据库中。适用于需要持续监控和跟踪网络数据的场景。
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AWS CloudTrail日志分析与安全审计

implementing-cloud-trail-log-analysis
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了如何配置AWS CloudTrail日志，并利用Amazon Athena进行深度SQL查询，实现AWS环境的全面安全监控。掌握日志分析技术，可用于检测未经授权的访问、权限提升行为和可疑API操作，是进行合规性审计和安全取证的必备技能。
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实验结果监控与分析

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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本技能提供一套完整的实验结果监控工作流，用于跨平台（如SSH、Vast.ai、Modal）检查正在运行的实验。它指导用户收集实时日志、提取结构化JSON结果，并通过Weights & Biases (W&B) API拉取详细的训练指标（如损失曲线、准确率）。最后，它将结果进行汇总、与基线进行对比，并提供后续的行动建议。
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X/Twitter帖子结构化阅读器

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能通过API将任何X/Twitter帖子（包括长文文章）转换为结构化的JSON数据。它可以提取作者信息、互动指标（点赞、转发）和完整的文章内容。它为LLM提供了比传统爬虫更稳定、更易于分析的结构化数据源，特别适用于内容总结和深度分析场景。
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勒索软件支付钱包分析

analyzing-ransomware-payment-wallets
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于对勒索软件攻击产生的加密货币支付流程进行全面的取证分析。它利用区块链API和高级技术，识别钱包集群、追踪通过混币器和剥皮链等混淆手段的资金流向，并将资金与交易所连接。适用于执法机构、事件响应人员和威胁情报分析师进行勒索软件溯源。
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Trackio：机器学习实验跟踪

hugging-face-trackio
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Trackio是一个全面的实验跟踪库，用于记录、可视化和管理机器学习训练过程中的指标和警报。它通过Python API支持在训练过程中记录指标和设置诊断警报。同时，CLI接口支持指标的查询和仪表盘展示，并将数据同步到Hugging Face Spaces，特别适用于自动化和远程的ML实验监控流程。
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学术期刊论文检索

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
128
本技能通过语义学者API搜索大型学术数据库（如IEEE、ACM、Springer）中的已发表论文。它专注于提供经过同行评审的期刊和会议论文，并能提供完整的引用次数、出版物类型和详细的元数据，是查找经过验证的正式学术文献的最佳选择。
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