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产品指标分析框架

product-analytics
alirezarezvani/claude-skills
119
适用于产品经理和数据分析师，用于构建完整的产品指标体系。本技能指导如何根据产品发展阶段（预PMF、增长、成熟期）定义关键KPI，并利用AARRR、留存曲线和漏斗模型进行深度分析，确保从数据洞察到产品决策的闭环流程。
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机器学习实验结果分析

analyze-results
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
176
该工具用于深入分析复杂的机器学习实验结果，支持从JSON/CSV等多源数据定位结果。它可以计算详细的统计数据，生成跨超参数变体的对比表，并提供结构化的观察、解释和后续实验建议，帮助用户高效解读实验发现。
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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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威胁行为体TTPs与MITRE ATT&CK映射

analyzing-threat-actor-ttps-with-mitre-attack
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
228
本技能提供了一个系统化的框架，用于将真实世界的威胁行为体战术、技术和流程（TTPs）映射到知名的MITRE ATT&CK框架。用户将学习如何利用ATT&CK Navigator和Python库等工具，分析安全事件，可视化技术覆盖热图，识别关键的检测漏洞，并生成可操作的情报报告，将观察到的IOCs与特定的对手技术相关联。
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威胁活动关联与分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
137
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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使用Osquery进行端点监控

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
87
本技能提供部署和配置osquery的完整指南，可用于跨平台（Windows, macOS, Linux）实现端点全面监控。它利用SQL查询强大的能力，深入检查运行进程、开放端口、系统配置和已安装软件，是进行威胁狩猎、合规性审计和集中式可见性的关键工具。
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鱼叉式网络钓鱼指标狩猎

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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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AWS CloudTrail日志分析与安全审计

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
241
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
282
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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学术研究新颖性检查

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个高级的学术研究工具，用于系统性地检查拟议的研究方法或创新点是否具有新颖性。它能跨越多个知识源（如arXiv、Google Scholar等）进行多轮检索，并结合多阶段的AI推理过程，生成结构化的报告。帮助用户判断研究是否重复，并评估其贡献度，有效避免学术重复。
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资产关键性评分及漏洞优先级管理

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能提供了一个多因素评分模型，用于评估IT资产的关键性。通过综合考量业务影响、数据敏感度、监管范围和网络暴露度等多个维度，为资产划分风险等级。最终，该等级可以用于动态调整漏洞的修复时限（SLA），确保组织能够优先对核心业务资产进行补丁修复，实现风险自适应管理。
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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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