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智能健康目标分析器

goal-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
215
本工具提供全方位的健康目标管理解决方案。它不仅能帮助用户设定符合SMART原则的目标，还能深度关联分析营养、运动和睡眠等多维度健康数据，追踪进度，分析习惯养成曲线。通过识别障碍、评估动机，并生成交互式可视化报告，为用户提供个性化、科学的健康优化建议。
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职业健康分析

occupational-health-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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分析职业健康数据，评估久坐、视屏终端、倒班和劳损等工作风险，识别人机工程问题与症状趋势，并结合睡眠、运动、心理健康给出个性化改进建议。
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SciPy 科学计算库工具

scipy
sickn33/antigravity-awesome-skills
499
SciPy 提供开源算法和工具，覆盖积分、优化、统计与信号处理等领域，方便科研人员与工程师构建稳定的数值计算应用。
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DNS日志分析：检测数据泄露与C2

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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角色挖掘与RBAC优化

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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角色挖掘是分析现有用户权限分配，发现最佳角色集的过程。它使用聚类算法和概念分析等技术，将组织积累的过多、重叠的角色（角色爆炸）精简为最小必需的角色集合，从而有效实施最小权限原则。适用于身份治理和访问控制体系的重构优化。
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使用UEBA检测内部威胁

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能利用用户和实体行为分析（UEBA）结合Elasticsearch/OpenSearch，构建用户和实体的行为基线模型。它超越了传统的静态规则检测，通过计算异常得分和对等群体分析，来识别数据外泄、权限滥用或未授权访问等可疑行为，帮助组织主动发现高风险的内部威胁。
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检测未经授权的云服务使用

detecting-shadow-it-cloud-usage
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能通过解析代理日志、DNS查询日志和网络流数据，旨在识别组织内部未经授权的SaaS和云服务（即影子IT）。它利用数据科学方法进行流量聚合、域名分类和风险评分，帮助安全团队进行全面的安全审计，并生成可执行的发现报告和整改建议。
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云端敏感数据保护与治理

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
408
本指南详细介绍了使用亚马逊Macie、Google Cloud DLP等主流工具，在云存储、数据库和数据管道中实现数据丢失防护（DLP）的流程。它可以自动发现、分类、去标识化和保护敏感数据（PII、PHI）。这对于满足GDPR、HIPAA、PCI DSS等全球合规性要求，并构建完善的云数据治理体系至关重要。
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研究新颖性查验与评估

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个专业的学术研究工具，用于系统地检查提出的研究方法或技术创意是否具有新颖性。它引导用户提取核心技术主张，并在多个学术来源（如arXiv、顶级会议）进行多维搜索。最终生成结构化的《新颖性报告》，提供相似工作、关键差异点和整体学术评估，确保研究贡献的唯一性。
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SQLite数据库取证分析

performing-sqlite-database-forensics
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于数字取证和安全审计，对SQLite数据库进行深度分析。它能够深入到数据库的B-tree结构、空闲列表(freelist)和WAL文件中，恢复被删除或未分配的记录，从而提取浏览器历史记录、聊天记录等关键证据。适用于安全事件调查和数据恢复场景。
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NTLM重放攻击事件关联检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能提供了一套全面的NTLM重放攻击检测框架。通过关联Windows事件4624日志，它能识别源IP与主机名不匹配的异常登录，检测Responder或LLMNR劫持的痕迹，并审计SMB/LDAP协议签名，适用于Active Directory环境下的凭证狩猎和安全审计。
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结果证据与主张判断门

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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本工具是在实验流程结束后使用的关键判断门。它系统性地评估原始实验数据和指标与既定研究主张之间的关系，旨在判断结果是否充分支持、是否矛盾或缺乏关键证据。它帮助研究团队决定下一步的行动方向，例如调整假设、补充数据或确认结论。
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