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容器镜像仓库安全防护

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一套全面的容器镜像安全加固流程。它指导用户使用Trivy和Grype进行漏洞扫描，利用Syft生成SBOM，并通过Cosign使用Sigstore对镜像进行签名和证明。这确保了容器镜像在CI/CD流程和仓库中的完整性、真实性，有效抵御复杂的供应链攻击。
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OT环境历史数据库安全加固

securing-historian-server-in-ot-environment
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供关于在运营技术（OT）环境中加固和保护关键过程历史数据库服务器（如OSIsoft PI）。内容涵盖了根据Purdue模型进行网络部署、实现严格的访问控制、通过DMZ进行安全数据复制（使用数据二极管）以及防止SQL注入等最佳实践。旨在保障工业控制系统的数据完整性，满足安全和监管报告需求。
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机密金库管理

secrets-vault-manager
alirezarezvani/claude-skills
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管理生产级机密基础设施，涵盖 Vault 集群与云平台密钥仓库的身份认证、自动轮转与审计策略，强化 DevOps 流水线并快速应对泄露风险。
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通信领域文献综述工具

comm-lit-review
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个专业的通信领域文献综述工具，用于系统性地研究无线通信、5G/6G、卫星网络、路由协议和跨层优化等前沿课题。它采用知识库优先的检索策略，首先整合用户本地知识库（如Zotero、Obsidian），再结合IEEE、ACM等顶级学术数据库，提供全面且深入的研究综述。
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后量子密码迁移评估工具

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
299
本工具用于评估组织系统在向后量子密码学（PQC）迁移方面的准备程度，以符合NIST标准。它执行全面的加密库存扫描，识别易受量子攻击的算法（如RSA、ECDH、ECDSA），并评估采用混合TLS配置（如ML-KEM和ML-DSA）的可行性。适用于企业级基础设施的密码敏捷性评估和迁移规划。
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自动化审计与运维库存

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affaan-m/everything-claude-code
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这是一个证据驱动的自动化审计工具，用于全面盘点企业级的自动化资源。它能帮助用户检查作业、钩子、连接器等组件的实时状态（是否运行、是否故障、是否冗余或缺失），从而在进行任何重大修改前，确保系统架构的稳定性和可靠性。
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Azure资源健康诊断与修复

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github/awesome-copilot
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这是一个高级自动化工作流，用于分析特定Azure资源的运行健康状态。它能采集和分析来自各种Azure服务（如VM、Web Apps、数据库）的原始日志、遥测数据和性能指标。系统执行全面的根因分析，对问题进行等级划分，并生成可操作的、详细的修复计划，极大缩短了故障排除时间。
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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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查询CAST AI集群和成本报告

castai-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
483
该技能提供了一套完整的API调用流程，用户可以通过`curl`命令与CAST AI平台交互。它可以用于列出所有连接的Kubernetes集群、获取详细的成本节省报告，并检查集群节点库存。适用于环境连接验证、云成本审计以及资源状态监控。
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代码库深度清理与质量优化

cleanup-code
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
84
本技能提供全面的代码库清理服务，覆盖了包括死代码、类型安全、安全漏洞、性能优化和重复代码等11个关键维度。它通过分析代码、评估置信度并利用构建/测试门禁来验证所有更改。适用于处理技术债积聚、大型功能迭代后，或在发布前提升代码鲁棒性和可维护性。
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Qdrant 数据库扩展与调优指南

qdrant-scaling
github/awesome-copilot
478
本指南详细指导Qdrant的扩展决策。它帮助用户根据实际需求（如数据量增长、查询吞吐量、响应延迟等）诊断系统性能瓶颈，并选择最合适的扩展策略，无论是增加容量还是优化性能。适用于需要大规模向量搜索和高并发查询的场景。
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Qdrant查询高吞吐量扩展指南

qdrant-scaling-qps
github/awesome-copilot
215
本指南提供了关于优化和扩展Qdrant向量数据库查询吞吐量（QPS）的全面高级策略。内容涵盖了从内部性能调优（如优化分段、使用量化和批处理搜索）到系统架构扩展（如增加只读副本、处理磁盘IO瓶颈）的全方位指导，适用于构建高并发、大规模检索系统。
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