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内存转储凭证提取分析

account-takeover-exposed-api-key
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
294
本指南详细介绍了如何进行内存取证，从Windows内存转储（LSASS）中提取缓存凭证、密码哈希、Kerberos票据和身份验证令牌。此技术在事件响应和安全漏洞评估中至关重要，用于识别被盗账户或调查横向移动行为。
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检测凭证转储攻击技术

brute-force-password-cracking
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
333
本技能用于检测攻击者从操作系统内存、注册表或域控制器数据库中提取认证凭证的行为（如LSASS访问、SAM/NTDS.dit导出）。通过分析Sysmon和Windows安全日志，帮助安全分析师进行威胁狩猎、事件响应和构建SIEM关联规则。
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网络接口健康诊断指南

network-interface-health
affaan-m/ECC
357
本指南提供了一个全面的网络故障诊断流程，用于分析路由器、交换机或Linux主机的接口错误、丢包、CRC校验失败、双工模式不匹配等问题。它指导用户如何通过趋势分析接口计数器，精确找出网络连接问题的根本原因。
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不符合项质量管理

quality-nonconformance
affaan-m/ECC
316
本模块用于记录、跟踪和管理生产或流程审计中发现的任何不符合质量标准或规格的项（不合格品）。它对于进行根本原因分析、制定纠正和预防措施（CAPA）以及确保流程合规性至关重要，是质量改进的核心工具。
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编程前系统调研工作流

search-first
affaan-m/ECC
292
这是一个系统化的工作流，用于在开始编写自定义代码前进行充分的调研。它指导用户完成从需求分析、跨渠道（如npm、PyPI、GitHub）并行搜索、到根据可维护性、社区支持等维度评估候选方案的全过程。目的是避免重复造轮子，确保使用现有成熟的库和最佳实践。
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学术论文实验设计与呈现指南

aes-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
359
本指南帮助作者为电子信息类顶级期刊设计实验章节。它详细阐述了如何构建严谨、可复现、对比公平的实验证据链，涵盖了从贡献映射、数据集定义、统计显著性到消融分析的全流程规范，以应对外审专家对实验充分性的质疑。
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应用能源系统建模指南

applied-energy
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
223
本指南帮助研究人员判断其能效或能源相关的稿件是否符合《应用能源》期刊的投稿要求。核心要求是将研究重点从单一设备或材料性能，提升到系统整体、跨部门的系统级洞察。重点涵盖能源系统建模、脱碳路径分析、技术经济评估（TEA）和生命周期评估（LCA）等。
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系统架构评估：实验设计指南

asplos-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
159
本指南提供了计算机系统架构领域进行实验设计和评估的专业规范。它详细指导如何利用真实硅片、FPGA、周期级模拟器和分析模型等各种工具，确保论文中的每一个技术主张都与准确、明确的测量模型匹配。内容涵盖了工作负载选择、设置强基线、执行消融实验和诚实报告测量误差，旨在帮助撰写达到顶级学术会议水平的系统论文。
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CoNEXT网络实验评估标准

conext-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
390
本指南为网络研究人员提供了一套严谨的实验评估框架，确保研究结论具备最高的可靠性和可复现性。它指导作者如何超越简单的仿真测试，要求使用真实的硬件或测试平台，详细记录数据来源和配置流程，并提供完整的统计学不确定性分析。
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能源与环境科学期刊投稿指南

energy-and-environmental-science
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
483
本指南是能源与环境交叉领域研究的投稿匹配与内容重构工具。它详细介绍了EES期刊对文章的严格定量标准、必需的证据（如生命周期评估、全电池数据、技术经济分析）以及具体的应用范围（如太阳能、电池、二氧化碳捕获）。作者在投稿前使用本指南，确保稿件符合期刊跨学科的广阔影响要求。
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系统研究可复现性指南

eurosys-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
63
本指南提供了一套用于确保系统研究论文严谨科学可复现性的框架。它指导作者建立完整的实验溯源记录（包括硬件、软件版本和工作负载），通过多次运行和统计分析来管理性能指标的方差，并建立自动化流程，确保所有报告的图表均可从原始数据重新生成。
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机器人实验方法论与报告规范

icra-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
442
本指南详细指导机器人研究人员如何设计和报告科学严谨的实验结果。内容涵盖了从仿真到真实世界的证据级别提升、统计分析的最佳实践、基线公平性设置，以及量化仿真到现实环境的性能差异，是投稿顶会必备的实验方法论规范。
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