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使用Binwalk进行固件提取与分析
performing-firmware-extraction-with-binwalk
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
117
本指南详细介绍了使用Binwalk等工具进行固件逆向工程的完整流程。它涵盖了文件系统识别(如SquashFS)、熵分析以定位隐藏数据、组件提取,以及查找硬编码凭证和密钥,适用于物联网设备安全评估和漏洞研究。
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iOS移动应用安全评估
performing-ios-app-security-assessment
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
410
本技能提供了一套系统化的方法,用于执行深入的iOS应用安全评估。它涵盖了IPA静态分析、使用Frida和Objection进行动态加固、SSL钉扎绕过以拦截网络流量、以及从Keychain提取和审计敏感凭证。适用于专业的、授权的移动安全渗透测试。
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勒索软件恢复流程验证
testing-ransomware-recovery-procedures
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
190
本技能提供了一个全面的框架,用于模拟和测试针对勒索软件威胁的灾难恢复计划。它指导用户执行RTO(恢复时间目标)和RPO(恢复点目标)测量、验证干净的备份恢复,并强化安全控制,以确保组织的弹性。本流程用于桌面演习和合规审计,不应用于实时的事件响应。
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对抗性代码审查器
adversarial-reviewer
alirezarezvani/claude-skills
441
这是一项先进的开发技能,通过模拟三位具有不同视角的批判性角色(破坏者、新员工、安全审计员)来对代码进行审查。它强制用户跳出作者的思维定式,发现潜在的生产环境漏洞、维护性陷阱和安全隐患,确保代码质量达到最高标准。
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基于Sigstore的软件签名与验证
implementing-sigstore-for-software-signing
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
373
本指南详细介绍了如何使用Sigstore生态系统组件(如Cosign、Fulcio和Rekor)实现安全、无密钥的软件签名。它通过OIDC身份绑定为容器镜像和二进制文件建立加密溯源,确保CI/CD流程中的完整性和可信度。
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P7骨干:方案驱动执行
p7
tanweai/pua
224
该技能模拟P7高级工程师的专业工作模式,专为在P8管理下执行复杂的、方案驱动的子任务。执行流程严格遵循“方案设计 -> 影响分析 -> 编码实施 -> 自我审查”的步骤。旨在产出结构完整、逻辑严密、可自我验证的工程方案和代码实现。
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Azure资源架构可视化生成器
azure-resource-visualizer
github/awesome-copilot
499
本技能能够深度分析Azure资源组,识别其中的所有资源、配置及其复杂的相互依赖关系。它能绘制出详细的Mermaid架构图,清晰地描绘出网络连接、数据流以及身份认证依赖关系。适用于需要全面、结构化掌握Azure环境拓扑结构和内部工作流程的场景。
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Power Automate流监控与治理
flowstudio-power-automate-monitoring
github/awesome-copilot
493
该工具提供全面的企业级Power Automate流监控能力,可跨租户追踪流的运行健康状况、失败率、资产清单和治理报告。它通过缓存存储,避免了API速率限制,适用于治理团队进行平台健康度总览和根因分析。
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传统电路面包板可视化
legacy-circuit-mockups
github/awesome-copilot
373
基于 HTML5 Canvas 绘制复古电子项目的面包板原型图,直观展示 6502、555 定时器等元件布局与连线,便于教学或构建参考。
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KubeSphere DevOps租户操作指南
kubesphere-devops-tenant
kubesphere/kubesphere
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本指南专为KubeSphere DevOps的命名空间级租户用户设计。它详细介绍了如何在不具备集群管理员权限的情况下,通过使用KubeSphere专用的API和OAuth令牌来进行安全、受限的DevOps操作,确保了严格的资源隔离性。
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Qdrant分布式扩展与容量规划
qdrant-horizontal-scaling
github/awesome-copilot
204
本指南详细介绍了Qdrant向量数据库的扩展架构和容量规划的最佳实践。它指导用户何时进行垂直扩展或水平扩展,如何选择最佳的节点数和分片数量,并指导如何设置复制因子以确保系统的高可用性和零停机时间。同时也涵盖了分片管理和常见误区规避。
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Qdrant查询延迟优化指南
qdrant-minimize-latency
github/awesome-copilot
434
本指南旨在指导用户优化Qdrant的查询延迟。内容涵盖了深入的性能调优技术,重点关注内存管理、分段数量调整和HNSW参数优化。详细介绍了如何通过量化、垂直扩展以及使用本地NVMe等策略,确保搜索具有持续的低延迟性能,并警示了性能优化时应避免的常见误区。
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