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Codex:自主代码实现与审查
codex-skill
feiskyer/claude-code-settings
283
该技能利用OpenAI Codex和GPT模型,提供端到端的软件开发支持。它支持自主实现代码功能、修复Bug、分析架构和进行严格的代码/计划审查。在安全的沙盒环境中运行,遵循最小权限原则,允许用户委派整个编码工作流,从功能开发到安全审计,无需手动干预每一步。适用于需要全流程自动化辅助的开发者。
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Claude 安全扫描器
claude-security
anthropics/claude-plugins-official
160
Claude Security 提供前端菜单,用于扫描整个代码库或变更内容中的安全漏洞。支持全仓库扫描、分支差异、单个提交及 PR 修改,并可把发现转化为经过代理验证的定向补丁文件,由用户自行选择是否应用。
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稿件伦理及数据合规注册
cc-ethics-registration
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
291
本指南帮助研究人员汇总和记录高影响力科学论文所需的全部伦理批准、生物安全声明以及数据和代码可用性声明。它确保了论文在动物实验(IACUC)、人体研究(IRB/知情同意)和数据共享标准(GEO, Zenodo)等方面的合规性。
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CSCW研究产物伦理发布指南
cscw-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
322
提供了CSCW研究成果(数据、代码、工具)的发布规范和伦理指南。指导研究人员如何进行去身份化处理,通过多重攻击测试(如引用搜索、联合攻击)确保数据安全,保护真实社区的隐私,构建可信赖的发布包。
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代码库架构文档与现代化规划
doc-and-modernize
github/awesome-copilot
237
本技能为本地代码库提供双重工作流:文档模式生成可验证、引用的架构文档,适用于新员工入职和系统研究。现代化模式则基于此文档,制定分阶段、安全的升级或重写计划,确保系统平稳过渡,强调本地文件分析以确保准确性。
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安全会议成果物提交与评估指南
ieeesp-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
248
本指南详细介绍了如何在论文被接受后,为顶级安全会议(如IEEE S&P)准备和提交安全研究成果物。内容涵盖了三种评估认证(可用性、功能性、结果重现性),包括了对漏洞利用代码和恶意软件的敏感处理约束,并提供了优化提交结构(如README、Docker文件)的最佳实践,确保外部评估者能够可靠地重现研究结果。
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学术论文复现性与数据政策
jie-replication-and-data-policy
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
236
本指南详细介绍了国际经济学期刊(JIE)严格的复现性和数据提交政策。它指导作者在论文接受前,系统地收集和提交所有必要的科研材料(包括原始数据、数据清理代码、模型求解器代码等)至安全存储库,以确保研究结果能够被完整、可信地复现。
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MCP协议实现安全审计
mcp-implementation-security-review
github/awesome-copilot
466
这是一项针对模型上下文协议(MCP)实现(包括服务器、客户端和工具)的综合安全审计能力。该技能会根据安全基线(如MCP-01到MCP-05)、OWASP MCP Top 10以及远程代码执行(RCE)等常见漏洞向量,对源代码进行深度审查。审计结果将生成详细报告,并提供文件和行号证据,用于确保服务在发布前的安全性。
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安全成果物评估与包装指南
ndss-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
493
本文档为研究人员准备顶级安全会议(如NDSS)成果物的指南。它详细介绍了如何获取“可用性”、“功能性”和“可复现性”三个评估徽章,指导用户构建完整的评估包,并强调了对恶意代码和漏洞的伦理化处理和安全封装。
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安全研究成果物提交与评估指南
usenixsec-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
348
这是一份详细的指南,介绍了学术安全会议(如USENIX Security)的成果物提交和评估流程。它涵盖了强制性的可用性检查和可选的功能/可复现性验证。旨在指导研究人员如何安全、完整地构建和提交代码、数据集和实验,确保成果物可供评估者运行和验证。
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学术开放科学与可复现性
usenixsec-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
357
本指南旨在指导作者完成顶级安全会议要求的“开放科学附录”。它不仅要求系统性地列出所有研究成果物(代码、数据集、配置),更强调记录实验环境、版本依赖和数据生成流程,确保研究结果可以被独立、可信地复现。
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Azure架构最佳实践审计
azure-well-architected-review
github/awesome-copilot
322
本工作流使用Azure最佳实践框架(WAF)对您的云基础设施代码(IaC)和实际部署资源进行全面审计。它系统性地检查可靠性、安全性、成本优化、运维卓越性和性能效率五个支柱,识别架构风险、配置漂移和合规性差距。审计发现将自动生成GitHub问题,实现风险点的追踪和修复。
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