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使用Plaso进行取证时间线重建
performing-timeline-reconstruction-with-plaso
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
286
本指南展示了如何使用Plaso(log2timeline)构建全面的数字取证超级时间线。它详细介绍了完整的操作流程,包括处理磁盘镜像和各种日志(MFT、注册表、浏览器历史),生成标准的CSV和JSONL导出文件,并在Timesketch等工具中进行可视化分析,从而实现深入的调查取证。
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用户行为分析与异常检测
performing-user-behavior-analytics
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
297
本技能执行用户和实体行为分析(UEBA),通过建立行为基线和统计分析模型,检测异常用户活动。它可以识别“不可能旅行”、异常登录模式、特权滥用等行为,帮助安全运营中心(SOC)团队及时发现被盗账户或内部威胁。
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全周期研究论文撰写管线
research-pipeline
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
353
这是一个端到端的学术研究流程,用于将一个大致的研究方向,完整地引导至一篇可发表的论文。它涵盖了从想法发现、文献调研、实验设计、交叉模型评审到最终论文撰写的所有关键阶段,支持自动化或半自动化的研究生命周期管理。
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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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SwanLab 实验跟踪
experiment-tracking-swanlab
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
419
介绍如何使用 SwanLab 进行开源机器学习实验跟踪,提供本地或自托管的仪表盘、丰富的媒体日志,并与 PyTorch、Transformers、Lightning、Fastai 等框架集成,便于对比各次训练。
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AI模型知识结构化提取
bdistill-knowledge-extraction
sickn33/antigravity-awesome-skills
215
bdistill工具能将AI模型的交互过程转化为结构化的知识库。它可以从闭源模型(会话内)和本地开源模型(通过Ollama)提取、结构化并打分特定领域的知识。用户可用于构建可检索的参考数据集、问答对,或生成用于传统机器学习的训练数据。
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股票技术分析与信号生成
stock-analyzer
FrancyJGLisboa/agent-skill-creator
194
该技能提供全面的股票和ETF技术分析能力。它利用RSI、MACD、布林带等行业标准指标,生成可操作的交易信号。用户可以通过自然语言查询,进行股票间的技术比较、监控市场走势和识别图表形态,无需手动进行指标计算。
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Snowflake 开发指南
snowflake-development
sickn33/antigravity-awesome-skills
234
面向 Snowflake 平台的开发助手,涵盖 SQL 最佳实践、动态表/Streams/Tasks/Snowpipe 数据管道、Cortex AI 与 Agent 使用、Snowpark Python、dbt 集成、性能调优与安全加固等关键场景。
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机构级股票研究分析
xvary-stock-research
sickn33/antigravity-awesome-skills
360
本技能利用公开的SEC EDGAR和市场数据,提供机构级别的股票深度分析。它支持生成结构化的、包含观点(Verdict)的股票研究报告,能够针对单个或两个标的进行评分和对比,评估股票的动能、稳定性、财务健康度及上行空间,为投资决策提供数据支持。
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学术论文图表与架构生成
academic-plotting
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
381
该工具旨在为机器学习和人工智能领域的学术论文生成专业级图表。它支持两种工作流:一是利用AI技术生成系统架构图和复杂的流程图;二是使用matplotlib/seaborn等库,根据原始数据自动生成高精度的各类数据图表(如折线图、热力图等)。适用于撰写任何需要图表的学术论文。
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X/Twitter帖子结构化阅读器
adhx
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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