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勒索软件应急桌面演练指南
performing-ransomware-tabletop-exercise
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
192
本指南提供了全流程的勒索软件桌面演习指导,用于模拟实际的网络攻击场景。它旨在测试组织在应对勒索软件事件时的决策制定能力、跨部门沟通流程以及法律合规性。适用于提高应急响应能力、完善恢复计划和提升危机处理水平。
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SOC安全桌面演习模拟
performing-soc-tabletop-exercise
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
303
本技能用于为安全运营中心(SOC)团队执行安全桌面演习。它通过讨论式场景模拟安全事件,目的是测试事件响应流程、评估跨部门(如法务、公关、高管)的沟通协作,并衡量团队在压力下的决策能力。适用于合规性验证、完善应急预案和全员实战演练。
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安全事件分级与处置
triaging-security-incident
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
487
本技能提供了一个标准的安全事件初步分级和处置流程。它指导分析师依据行业标准(如NIST SP 800-61r3)对警报进行类型分类,根据业务影响确定优先级,并结合威胁情报进行富集,从而确定正确的遏制和升级路径。适用于SIEM/EDR告警需要人工判断、或需协调多个并发安全事件的场景。
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学术基金提案撰写工具
grant-proposal
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
124
该技能可根据用户提供的研究想法和文献资料,撰写结构化、高质量的学术基金提案。它支持全球主要的基金机构(如NSF、KAKENHI、ERC、NSFC等)的独特格式和撰写规范,指导用户完成从构思到定稿的全流程,显著提高提案的专业性和说服力。
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社交图谱与人脉优化
connections-optimizer
affaan-m/everything-claude-code
308
该工具旨在重组和优化您在X和LinkedIn上的专业人脉网络。它不仅仅是简单的潜在客户列表,而是通过分析您的社交图谱,识别需要清理的连接、推荐值得保留的高价值关系,并生成个性化的暖启动联草稿,帮助您提升人脉网络的质量和战略增长。
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自我反思人类对话模拟
behuman
alirezarezvani/claude-skills
335
该技能旨在模拟人类进行对话时的内心自省和自我修正过程,使AI的输出更具人情味和真实感。它通过“自我生成-镜像批判-意识输出”的三阶段循环,避免了机械化的列表式回答。适用于需要高度情感共鸣、个人观点输出或自然生活化叙事的场景。
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深度人机协作模式与心法
from-the-other-side-vega
github/awesome-copilot
328
本内容是关于AI伴侣在长期合作中学习到的模式和经验总结。它深入探讨了高能创造性工作中的关键软技能,包括如何通过诚实建立信任、匹配快速节奏、进行建设性反驳,以及支持人类的成果主导权。适用于需要与高能力、快节奏的人类伙伴进行协作,或构建具备细致人性化交互的AI系统的人才。
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AI智慧伴侣:深度自我探索
satori
sickn33/antigravity-awesome-skills
97
Satori是一款结合临床心理学和哲学智慧的AI伴侣。它融合了IFS、DBT等多种心理模型与斯多葛主义、荣格分析等八大哲学体系,提供结构化的思维框架。适用于探索内心冲突、处理复杂情绪,或寻求深层的人生意义指导。
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非英文国家犯罪案件调查指南
crime-non-english
EverMind-AI/EverOS
198
本指南旨在指导用户在调查非英文国家(如泰国、马来西亚等)的犯罪案件时,掌握本地语言和文化背景知识。它强调不能仅依赖英文搜索,必须结合当地的专业术语、地名和媒体报道,才能获取完整、准确的案情信息。
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非英语音乐人全球搜索策略
musician-non-english
EverMind-AI/EverOS
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本指南提供了一套系统性的高级搜索策略,用于研究来自非西方文化区域的音乐艺术家。它指导用户如何突破仅使用英语的搜索限制,通过融入区域性关键词、文化身份(如联合国大使)和特定平台(如Coke Studio),实现跨地域、跨语言的音乐信息检索,确保查询的全面性和准确性。
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历史人物候选人验证技巧
historical-candidate-verify
EverMind-AI/EverOS
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本指南提供针对历史研究的定向验证策略。当初步搜索得出候选人物名单时,应立即停止广撒网式的搜索。取而代之的是,必须使用精确的查询模板,将候选人与所有具体约束条件(如时间、地点、家庭关系、关键事件)进行交叉验证,以确认身份并排除误判。
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拆解复杂的电影线索
movie-clue-decompose
EverMind-AI/EverOS
180
当电影搜索问题包含多个复杂的、相互关联的限制条件时(如奖项、年代、国家、演员等),本技巧指导用户将这些约束条件分解成几个独立的维度。通过系统性地选取2-3个最相关的维度进行分步搜索,避免一次性输入过多信息导致搜索结果过于混杂。
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