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Linear与GitHub Actions持续集成集成

linear-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
152
该技能用于将Linear项目管理工具与GitHub Actions CI/CD流水线进行深度集成。它可以自动化开发工作流，实现关键功能包括：运行集成测试、自动将PR与Issue关联、根据PR事件转换Issue状态，以及从构建失败中创建新的Linear Issue，确保项目追踪的准确性。
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Segment 自动化工具

segment-automation
davepoon/buildwithclaude
454
通过 Composio 的 Rube MCP 工具链自动化 Segment 操作，按需追踪事件、标识用户、关联组织、记录页面访问、别名合并并批量执行，同时先同步当前 schema。
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Sentry可观测性日志与指标集成

sentry-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
99
本技能指导您学习将Sentry与完整的可观测性系统进行深度集成。内容包括如何利用事件ID将结构化日志中的错误事件与Sentry关联，如何在Sentry中跟踪业务指标（如计数器、仪表盘），以及如何将性能数据跨工具（如Grafana、Datadog）进行链接。实现端到端可见性，确保每个错误都可追踪到其根本原因和业务上下文。
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浏览器残留数据取证分析

analyzing-browser-forensics-with-hindsight
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
452
Hindsight是一款开源的数字取证工具，用于解析和关联基于Chromium的浏览器（如Chrome、Edge）的各类残留数据。它能提取浏览历史、Cookie、下载记录、密码等关键信息，生成完整的活动时间线，是处理安全事件和数字取证的必备工具。
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网络战役归因证据分析

analyzing-campaign-attribution-evidence
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
311
该技能提供系统化的网络战役归因分析框架。它涉及收集、加权和关联多样化的证据指标，包括基础设施重叠、战术技术流程（TTP）一致性、恶意代码相似性及运营模式，以确定网络攻击事件的责任方。通过应用如竞争假设分析（ACH）等结构化方法，构建可信度加权的评估报告，大幅提升威胁情报的精确度。
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Linux持久化机制检测

analyzing-persistence-mechanisms-in-linux
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
255
这是一个用于网络安全威胁狩猎和事件响应的综合技能。它系统地扫描Linux系统，用于检测攻击者设置的各种持久化后门，包括可疑的crontab任务、未经授权的systemd服务、LD_PRELOAD劫持、配置文件篡改和SSH密钥后门。通过关联auditd日志，生成详细的入侵时间线。
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Windows预取文件执行历史分析

analyzing-prefetch-files-for-execution-history
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
199
用于数字取证和安全调查，深度解析Windows系统的预取文件（.pf）。本指南帮助用户重建系统上运行过的程序列表，获取每个程序的运行次数、关键时间戳和关联文件，是建立事件时间线和调查恶意软件踪迹的关键技术。
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使用Splunk分析安全日志

analyzing-security-logs-with-splunk
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
465
本技能利用Splunk和SPL语言，指导用户对安全事件进行深入的取证分析。它涵盖了跨越Windows事件日志、防火墙、代理记录和Sysmon日志等多个源的日志关联和时间线重建，是进行安全事件调查和威胁狩猎的核心技能。
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威胁行为体TTPs与MITRE ATT&CK映射

analyzing-threat-actor-ttps-with-mitre-attack
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
228
本技能提供了一个系统化的框架，用于将真实世界的威胁行为体战术、技术和流程（TTPs）映射到知名的MITRE ATT&CK框架。用户将学习如何利用ATT&CK Navigator和Python库等工具，分析安全事件，可视化技术覆盖热图，识别关键的检测漏洞，并生成可操作的情报报告，将观察到的IOCs与特定的对手技术相关联。
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Windows Amcache取证分析

analyzing-windows-amcache-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
298
这是一个专业的数字取证工具，用于解析Windows Amcache.hve注册表数据。它可以提取关于程序执行历史、应用安装信息和驱动程序加载的关键证据。通过关联SHA-1哈希值和重建时间线，帮助调查人员确定系统上运行过的可执行文件，是进行事件响应和威胁检测的核心工具。
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Splunk威胁情报增强管道构建

building-threat-intelligence-enrichment-in-splunk
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了如何在Splunk企业安全中构建自动化威胁情报增强管道。通过利用威胁情报框架，用户可以从多种外部源（如TAXII、CSV、自定义API）摄取、标准化和关联指纹识别物（IOCs）。该流程使用KV Store集合和查找搜索，将关键威胁上下文丰富到原始安全事件中，从而显著加速安全运营中心（SOC）的事件响应和分析。
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QRadar安全事件关联分析

correlating-security-events-in-qradar
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
108
本技能旨在指导安全运营中心（SOC）分析师和检测工程师，如何在IBM QRadar SIEM平台上关联复杂的、多阶段的网络攻击。内容涵盖使用AQL深入调查事件、构建自定义关联规则和进行跨源数据关联，帮助用户优化告警逻辑，显著提高对高级威胁的检测准确性。
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