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想法发现与验证全流程

idea-discovery
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
183
这是一个复杂的科学研究工作流，旨在帮助用户从一个宽泛的研究方向，逐步推进到一个经过文献调研、新颖性验证、并制定了完整实验计划的落地想法。整个流程覆盖了从概念到可执行提案的所有关键环节。
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基于风险的SOC告警疲劳缓解

implementing-alert-fatigue-reduction
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
301
本技能提供了一套系统化的方法论，用于缓解安全运营中心（SOC）的告警疲劳问题。它指导用户通过实施基于风险的告警（RBA），将海量、低质量的阈值告警，转化为具有高价值、高上下文的风险评分。核心在于量化告警质量，通过分析真阳性/假阳性比率，系统性地调优检测规则，从而大幅提升分析师的警报处理效率。
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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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钻石模型入侵行为分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能实现了钻石模型（Diamond Model）分析框架，提供了一个结构化的方法来分析复杂的网络入侵事件。它支持程序化地关联和分类事件，基于攻击者、能力、基础设施和受害者这四个核心要素。主要功能包括构建活动链、识别枢纽点和生成完整的威胁情报报告。
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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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论文图表自动生成

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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本技能用于根据原始实验数据（如CSV, JSON）自动生成用于学术论文的高质量图表和比较表格。它支持折线图、条形图、散点图、热图、箱线图等多种数据可视化类型，并确保图表风格（如DPI 300，PDF格式）的专业一致性。只需提供图表计划和数据，即可批量化生成论文所需的视觉材料。
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Foremost文件数据提取与恢复

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
301
该指南详细介绍了使用Foremost和Scalpel等工具进行高级数字取证文件提取（File Carving）。通过分析文件头尾签名，它能够在文件系统元数据丢失或损坏的情况下，从原始磁盘镜像或未分配空间中恢复特定的文件类型（如图片、文档等），是进行证据提取的关键技术。
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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
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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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分析Windows LNK文件工件

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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
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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

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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Snowflake 开发指南

snowflake-development
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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