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使用MISP收集威胁情报
collecting-threat-intelligence-with-misp
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
283
本技能详细介绍了MISP(恶意软件信息共享平台)的部署与使用。用户可以配置多种威胁源(如TAXII、CSV),并利用PyMISP Python API,自动化地抓取、存储和关联来自社区及商业来源的IOC和威胁事件,构建完整的威胁情报采集管线。
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自动化AI数据采集代理
data-scraper-agent
affaan-m/everything-claude-code
301
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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资产关键性评分与漏洞优先级管理
performing-asset-criticality-scoring-for-vulns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
409
该技能提供了一个基于多因素的资产关键性评分模型,通过结合数据敏感度、业务功能依赖性、监管范围和网络暴露等维度,为IT资产生成1-5级的关键性评分。评分结果可以直接调整漏洞的修复SLA,确保安全资源优先投入到对业务影响最大的关键资产上。
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数字取证日志分析指南
performing-log-analysis-for-forensic-investigation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
134
本指南提供了一个全面的框架,用于收集、解析和关联来自Windows、Linux和Web等多种来源的系统、应用程序和安全日志。它旨在帮助安全专家重构详细的事件时间线,识别攻击的初始入口点、追踪横向移动,并在泄露事件后建立不可否认的取证证据。
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SQLite数据库取证分析
performing-sqlite-database-forensics
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
137
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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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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勒索软件支付钱包分析
analyzing-ransomware-payment-wallets
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
190
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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云端GPU算力资源调度
vast-gpu
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
490
该技能自动化管理云端GPU算力资源,用于AI和机器学习任务。它能分析您的模型需求和训练任务,自动计算所需的VRAM、GPU数量和预计运行时间,从而在vast.ai上匹配出最具成本效益和性能的最佳GPU实例,管理整个计算生命周期。
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UniProt蛋白质数据库查询与分析
uniprot-database
sickn33/antigravity-awesome-skills
185
用于访问和查询UniProt蛋白质数据库,这是蛋白质序列和功能信息领域的权威资源。支持通过名称、基因或访问号搜索蛋白质,检索FASTA格式序列,实现跨数据库ID映射(如Ensembl, RefSeq),并分析GO术语等功能注释,是生物信息学数据分析的核心工具。
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多层知识库管理与同步
knowledge-ops
affaan-m/everything-claude-code
327
本框架旨在管理和同步跨越多个存储层(包括本地文件、内存、向量存储和Git仓库)的知识库。它提供了一个结构化的体系,用于知识的摄取、组织、去重和检索,确保知识在复杂的开发和运营场景中具备持久性和单一事实来源。
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证据驱动的深度研究工作流
research-ops
affaan-m/everything-claude-code
179
这是一个高级、结构化的研究流程,用于进行深度、多源证据的调查和分析。它能够整合当前公开信息和用户提供的背景,生成高度结构化的报告。该工作流明确区分了可验证的事实、用户证据、逻辑推论和可操作的建议,适用于复杂的比较分析或持续的趋势监测。
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