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Databricks持续集成与部署

databricks-ci-integration

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能指导如何为Databricks数据管道配置自动化持续集成/持续部署（CI/CD）流程。它利用GitHub Actions和声明式自动化包（DABs）管理整个生命周期。核心功能包括在拉取请求（PR）时运行单元测试，部署到Staging环境进行验证，并在合并到主分支时自动推送到生产环境，确保数据流程的自动化和高可靠性。

Juicebox AI 数据分析 CI/CD 配置

juicebox-ci-integration

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

用于配置和实现 Juicebox AI 数据分析的 CI/CD流程。它通过GitHub Actions在每次PR和主分支合并时，自动运行单元测试（使用Mock数据集）和集成测试（连接实时API），从而全面验证整个数据分析管道的完整性和可靠性，确保代码质量。

近30天舆情研究

mvanhorn/last30days-skill

研究过去30天内人们关于任何话题的真实讨论。从Reddit、X、YouTube、TikTok、Hacker News、Polymarket、GitHub和网络抓取帖子和互动数据。包含健康检查功能，用于诊断缺失或故障的数据源。

健康数据集成与知识库查询

sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能旨在整合多个数字健康数据源（如Apple Health、Fitbit、Oura等）的数据，并将其连接到专业健康知识库。它负责数据导入、格式标准化和清洗，能够根据用户提交的健康数据，提供精准的知识推荐和健康管理建议。

浏览器取证与活动分析

analyzing-browser-forensics-with-hindsight

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

Hindsight是一款开源的数字取证工具，用于解析各种基于Chromium的浏览器（如Chrome、Edge等）的内部数据库。它可以提取和关联浏览记录、Cookies、缓存内容、下载历史和密码等所有网络活动数据，生成统一的时间线报告。该工具是事件响应、内鬼威胁调查和网络安全取证的关键辅助工具。

磁盘镜像取证分析

analyzing-disk-image-with-autopsy

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

使用Autopsy和The Sleuth Kit等行业标准工具，对原始（dd）、E01或AFF格式的磁盘镜像进行全面的数字取证分析。该流程可用于恢复已删除文件、检查文件系统元数据、进行关键词搜索，并构建详细的调查时间线，是法律和网络安全调查中生成结构化证据报告的关键步骤。

LNK及跳转列表取证分析

analyzing-lnk-file-and-jump-list-artifacts

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能指导如何对Windows系统的LNK快捷方式和跳转列表文件进行取证分析。这些工件能持久记录用户的文件访问和程序执行历史，即使原始文件已被删除，也为重建事件时间线、调查用户活动提供了关键的证据链，是深入数字取证分析的必备技能。

邮件取证：Outlook PST/OST文件分析

analyzing-outlook-pst-for-email-forensics

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本工具集为数字取证调查人员设计，用于解析微软Outlook的PST和OST文件。它能够提取关键证据，包括完整的邮件内容、详细的邮件头部信息（用于追踪消息路由）、附件，以及可恢复项目文件夹中的已删除邮件。适用于电子发现、法律调查和安全事件响应，用于重构通信模式和分析消息元数据。

USB设备连接历史追踪与分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本工具用于数字取证分析，通过关联Windows注册表（USBSTOR, MountedDevices）、系统事件日志和SetupAPI日志等多个系统痕迹，重建USB设备的详细连接时间线。它可以确定设备的首次和最后连接时间，追踪设备来源，并映射驱动器盘符，是进行数据泄露和内部威胁调查的关键技术。

分析Windows Amcache取证证据

analyzing-windows-amcache-artifacts

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本指南详细介绍了数字取证调查中针对Amcache.hve注册表证据的完整工作流程。它指导用户使用AmcacheParser提取程序执行、应用安装和驱动加载的证据，包括将SHA-1哈希与威胁情报关联，并重建时间线。这对于DFIR工作至关重要，可用于识别被删除的可执行文件和恶意活动。

分析Windows Prefetch痕迹

analyzing-windows-prefetch-with-python

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该技能用于解析Windows Prefetch（.pf）文件，重构应用程序的详细执行历史。它在数字取证场景中至关重要，能帮助分析师追踪执行时间线，识别可疑或重命名的二进制文件，从而调查事件响应中的恶意软件活动或横向移动。

自动化AI数据采集代理

data-scraper-agent

affaan-m/everything-claude-code

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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