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安卓恶意软件静态分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能用于对安卓恶意软件（APK）进行全面的静态分析。它利用androguard和apktool等专业工具，对资源进行反编译，检查清单文件，从而在不执行文件的情况下，识别出危险的权限组合、代码混淆模式、动态代码加载机制和可疑API调用。适用于安全分析师和威胁猎人构建检测规则和进行样本分类。

Ghidra分析Golang恶意软件

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能指导如何使用Ghidra对Go语言编译的恶意软件进行逆向工程分析。核心在于解析Go特有的元数据结构（如buildinfo和pclntab），以恢复被剥离或混淆的函数名称。此外，还能提取样本嵌入的模块依赖和字符串，深入洞察恶意软件的功能和依赖关系。

CISA零信任成熟度评估模型

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能基于CISA零信任成熟度模型（ZTMM）V2.0。它提供了一个结构化的框架，用于评估、进行能力差距分析，并规划零信任架构在五个核心支柱（身份、设备、网络、应用、数据）上的分阶段实施路线图。助力组织提升至最优成熟度，从而满足NIST和联邦监管要求。

漏洞利用和二进制分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能用于对ELF二进制文件进行底层的漏洞分析，重点识别内存越界和ROP链等漏洞。它支持在合法的渗透测试和CTF竞赛中，评估系统级的安全缓解措施（如ASLR、NX）并开发概念验证的利用代码。

PageSpeed/Lighthouse性能审计增强

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sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个结构化的工作流，用于全面审计和优化网站性能。它覆盖Lighthouse的四大支柱（性能、可访问性、最佳实践和SEO），系统分析核心网页指标（如LCP, CLS）、渲染阻塞资源、安全头部和ARIA合规性，提供可执行的修复方案。

学术论文可复现性与实验可重复性

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南提供了一套全面的科学论文可复现性最佳实践，尤其针对电子与信息处理领域。它强调了实验记录的四大支柱：环境、数据、方法和评价。通过规范化记录操作系统版本、随机种子、超参数以及预处理步骤，确保研究结果的科学严谨性和可验证性，帮助作者的论文能顺利通过高标准的外审。

学术论文审稿回复与修改指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南旨在帮助作者为顶级学术期刊（如《通信学报》）撰写高质量的审稿回复及修改稿。内容涵盖处理审稿意见的闭环原则、专业修回信结构、差异标注方法，以及如何有据、礼貌地处理矛盾、超范围或不认同的审稿意见，确保修改材料易于专家快速核验。

微架构可复现性最佳实践

micro-reproducibility

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为微架构研究人员提供一套系统性的可复现性流程。它要求记录所有关键的实验输入和配置（如模拟器版本、工作负载、功耗模型等），生成完整的运行清单（manifest），确保任何实验结果都能被第三方准确地重新验证和复现。

科学测量结果可复现性指南

pldi-reproducibility

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

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。

并行性能论文可复现性指南

ppopp-reproducibility

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本文档详细阐述了如何确保并行计算性能论文具有科学的可复现性。由于并行结果极度依赖于硬件架构、拓扑结构和运行时环境，因此必须全面记录所有细节，包括CPU/GPU规格、互连技术、线程亲和性策略、随机种子和编译器标志。核心在于证明性能的‘增长趋势’是稳健的，而非依赖于特定机器的绝对数据。

并行计算论文投稿指南

ppopp-topic-selection

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南帮助研究人员确定其并行和并发计算工作最合适的学术投稿平台。它通过核心问题“是并行性是重点，还是只是背景设定？”来界定PPoPP等顶级会议的适用范围。使用此框架区分专注于并行算法、编译器优化、并发理论还是硬件微架构的贡献，确保论文能够投到最匹配的会议。

Ghidra逆向工程工作流指南

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本指南详细介绍了使用Ghidra进行逆向工程的完整流程。该技能适用于无法使用商业工具（如IDA）的场景，或需要进行大规模、自动化headless分析时。内容涵盖了项目初始化、关键函数反编译、自动化脚本执行以及与其他漏洞工具链的联动。

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