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传感系统实验评估规范

sensys-experiments

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南提供了一套全面的传感器系统（SenSys）实验评估审计清单。它要求在五个核心轴线上执行严谨的真实世界测量，包括能耗、设备端延迟、真实地基真值、部署环境拟真度以及嵌入式AI足迹。旨在确保研究成果基于实际硬件测量，而非模拟或理想化基线。

云系统评估严格指南

socc-experiments

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本指南提供了设计和审计云系统评估的全面最佳实践。它要求所有的系统性能主张必须基于真实或高度逼真的部署证据，而非单纯的模拟。核心关注点包括报告尾部延迟（p99）、准确的成本模型，以及在大规模和多租户环境下的可验证行为。

系统实验可复现性指南

sosp-reproducibility

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这是一份针对操作系统和复杂系统研究的严谨方法论指导。它详细介绍了如何固定实验环境（包括操作系统、固件和硬件），自动化数据采集，并确保所有图表均通过脚本生成。其目的是确保实验结果具备高度可审计性和完全可复现性，应对学术评审中的挑战。

系统工程形式化建模

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本技能用于构建或审计《系统工程学报》的形式化模型，确保系统边界、变量、约束和目标的一致性。指导用户定义主体、时序和假设，检查可识别性和可解性，帮助提升论文模型质量，避免拒稿风险。

跨平台安全审计专家

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这是一个专业的安全审计工具，能够对AI技能和捆绑包执行非侵入式的静态分析。它覆盖Windows、macOS、Linux/Unix、Android和iOS等主流跨平台环境，用于识别恶意代码模式、数据泄露、系统稳定性风险和混淆载荷，是进行安全漏洞验证的利器。

AWS IAM安全最佳实践

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本技能提供了一套完整的AWS IAM安全审计和加固指南。它帮助用户系统性地实施最小权限原则、深度防御策略，并使用AWS CLI脚本检测策略漏洞、强制MFA、管理访问密钥和识别未使用的角色，显著提高云环境的安全性。

AWS安全审计与合规检查

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本技能提供全面的AWS安全态势评估，使用AWS CLI命令对AWS环境进行安全审计。它覆盖了IAM权限管理、网络安全组配置、数据加密状态（EBS、S3、RDS）以及关键日志记录（如CloudTrail和VPC Flow Logs）等核心安全领域。可用于主动发现误配置，确保系统符合安全最佳实践和合规要求。

本地安全漏洞审计工具

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当用户询问其设备或项目是否受到某一安全公告（如CVE）影响时，使用本工具。它提供一套只读的本地安全审计流程，系统性地检查包括Node.js、Python和Homebrew等多个生态系统的潜在漏洞点，最终生成一份结构清晰、不改变任何状态的审计报告。

工控系统安全评估

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面向授权范围内的工控系统安全评估，涵盖Purdue模型分区审查、PLC/SCADA暴露面、工业协议发现，强调被动优先评估纪律。适用于经过许可的工业网络安全审计、资产识别和协议分析。

管理Opencode权限与访问控制

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本技能用于全面管理Opencode的权限系统。它支持用户审核当前允许执行的命令列表，配置精细化的权限模式（允许/拒绝/询问），并推荐安全的只读命令，确保系统运行的安全性和可审计性。

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