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零信任下的浏览器隔离架构

implementing-browser-isolation-for-zero-trust
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
250
本指南详细介绍了如何在零信任架构中部署远程浏览器隔离（RBI）。它指导用户配置URL风险分类、数据丢失防护（DLP）以及内容清除重建（CDR）机制。适用于加固Web访问，防御零日漏洞、防止钓鱼攻击和数据外泄。
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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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后量子密码迁移评估工具

performing-post-quantum-cryptography-migration
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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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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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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Arch Linux系统故障排查

arch-linux-triage
github/awesome-copilot
201
这是一个专业的Arch Linux系统诊断和修复助手。它能充当Arch Linux专家，利用pacman、systemd、journalctl等核心工具，为用户提供结构化的故障排除流程。它提供循序渐进的修复步骤、可直接执行的命令，帮助用户解决复杂的发行版升级和系统稳定性问题。
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多阶段Docker最佳实践

multi-stage-dockerfile
github/awesome-copilot
187
本指南详细介绍了创建优化、安全且高效的多阶段Dockerfiles的最佳实践。它指导用户如何将构建环境与最小化的运行环境分离，从而大幅减小镜像体积和攻击面。内容涵盖了层缓存优化、安全加固（非root用户）以及使用最小基础镜像等关键技术。
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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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ISO 13485认证文档助手

iso-13485-certification
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
176
专为医疗器械制造商设计，提供完整的ISO 13485质量管理体系（QMS）文档支持。本助手可帮助用户进行文档差距分析，生成质量手册、制定标准操作程序（SOP）等关键文件，确保产品符合FDA和欧盟等全球医疗器械监管要求，助力顺利通过认证。
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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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Qdrant性能故障诊断指南

qdrant-monitoring-debugging
github/awesome-copilot
312
本指南旨在提供系统化的Qdrant生产环境性能诊断流程。它详细指导用户如何排查三大核心问题：优化器卡死、内存占用过高（OOM）以及查询延迟慢。通过检查关键指标和API端点，帮助运维和开发人员快速定位性能瓶颈，确保系统稳定运行。
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