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集中化告警通知管理平台

whizard-notification
kubesphere/kubesphere
351
该平台是KubeSphere可观测性组件，负责在多租户Kubernetes环境中接收告警、云事件和审计日志。它通过标签匹配和路由规则，将告警智能分发到邮件、Slack、飞书、钉钉等多种通知渠道，实现企业级、可靠的告警通知管理。
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KubeSphere告警规则管理

whizard-telemetry-ruler
kubesphere/kubesphere
242
WizTelemetry Ruler是KubeSphere可观测性平台的核心组件，用于提供全面的告警和日志告警功能。它允许用户为K8s事件、审计记录和应用日志定义、管理告警规则，确保系统能够主动监控，并通过AlertManager等接收端及时发出预警。
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AWS资源健康诊断与修复规划

aws-resource-health-diagnose
github/awesome-copilot
464
本工作流提供了一套全面的AWS资源健康诊断方案，覆盖EC2、Lambda、RDS等多种服务。它利用AWS CLI调用，深入分析CloudWatch指标、日志和性能数据，诊断潜在问题。流程不仅能识别根本原因（如配置错误、资源限制），还能生成分级的、可执行的修复计划，帮助用户提升系统的弹性与稳定性。
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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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TPM度量启动与远程认证验证

validating-tpm-measured-boot-attestation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
252
本技能提供一套完整的TPM 2.0安全流程，用于验证系统启动链的完整性。它涵盖本地验证（读取PCR和重放事件日志）和远程认证（生成和验证带签名的引文）。主要用于零信任环境、检测固件篡改或建立安全密钥基线。
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企业级代理工作负载运维管理

enterprise-agent-ops
affaan-m/ECC
291
本技能旨在为云端托管或持续运行的代理工作负载提供全生命周期的运维管理。它覆盖了从部署、可观测性（日志、指标、追踪）到安全控制（最小权限、安全开关）的全流程，确保关键任务的稳定性和可审计性。
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Uncloud集群管理命令行指南

uncloud
affaan-m/ECC
106
本文档是针对Uncloud去中心化自托管平台的全面管理参考。它详细介绍了如何使用`uc`命令行工具来部署服务、配置Caddy反向代理、管理端口（HTTP/HTTPS/TCP/UDP）、弹性伸缩和查看日志。适用于构建高可用、自拥有的微服务基础设施。
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ICDE论文成果物提交与评估指南

icde-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
346
本指南详细介绍了在顶级学术会议（如ICDE）上提交论文成果物（Artifacts）的最佳实践。它指导作者如何构建一套完整、可复现的证据链，包括工作负载生成器、配置脚本和详细的运行日志。核心目标是确保审稿人能够快速、准确地验证论文中的所有性能声明，使研究成果具备高度的完整性和可复现性。
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机器人科学可复现性标准指南

icra-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
416
本文为机器人学研究论文提供了达到高标准科学可复现性的指南，尤其强调了硬件实验的验证过程。它提出了一种分层验证体系，将结果分为“可重跑”（代码和仿真）和“可审计”（硬件日志和协议）。指南指导研究人员建立完整的硬件规格清单，记录原始传感器数据包，并诚实地报告系统中的确定性与随机性，确保研究成果的透明度和可验证性。
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机器人研究证据包评估指南

iros-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
108
提供一套结构化的指南，帮助研究人员为机器人学论文（如IROS）准备完整的证据和数据包。涵盖了硬件清单、运行日志、配置参数、代码和数据集等多个层面，确保研究成果的科学性、可复现性和可审计性，以应对审稿人的严格质疑。
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OSDI系统可复现性溯源记录

osdi-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
343
这是一个用于确保系统研究结果可复现性的专业框架。它要求在整个实验生命周期中，维护一个全面的、机器可读的溯源日志（provenance ledger）。该日志必须记录硬件配置、软件依赖、工作负载轨迹和测量策略等所有细节，从而防止研究成果在时间推移中发生偏差，保证结果的可验证性。
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科学测量结果可复现性指南

pldi-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
290
本指南旨在为编译和运行时系统提供科学、严谨的实证评估标准，符合SIGPLAN的严格要求。内容涵盖了暖机周期（warmup）、方差和置信区间报告、基准选择的原理性、工具链版本锁定以及跨平台有效性等关键点，帮助用户建立可供学术发表的、可验证的测量协议和环境日志。
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