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审查结果修复

review-findings
davepoon/buildwithclaude
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处理QA代码审查中的关键与警告问题，完成修复并附带测试，通过实施清单和死码扫描生成复审报告，辅佐Forja Dev代理进入复验流程。
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端到端验收流程编排

acceptance-orchestrator
sickn33/antigravity-awesome-skills
118
该技能作为一个状态机，用于编排完整的编码生命周期。它负责从需求接收、代码实现、代码审查、部署，直到最终的验收验证。核心流程着重于证明“完成标准（DoD）”，确保开发过程的每一步都有结构化的证据和明确的停机/升级点，极大地减少人工干预。
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闭环端到端交付流程

closed-loop-delivery
sickn33/antigravity-awesome-skills
339
适用于需要端到端完成的复杂编码任务。它管理从编写代码、本地测试、整合代码评审反馈、到开发环境部署和最终运行时验证的完整流程。确保交付物符合明确的“完成定义”（DoD），实现持续迭代确认，无需人工进行重复的手动推动。
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AI治理引擎：安全可靠的开发流程

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能旨在为AI提供严格的治理框架和开发纪律。它强制执行安全门禁（如文件备份、影响范围检查），要求所有诊断和结论必须基于确凿证据，有效杜绝AI的猜测、推诿或表面修复，确保代码修改和调试过程的彻底、安全和可验证。
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AI编程会话根因分析

analyze-project
sickn33/antigravity-awesome-skills
346
该工具用于对AI辅助的编程会话进行深度事后分析。它不仅报告发生了什么，更深入挖掘问题发生的根本原因（如需求模糊、代码库限制或AI错误），识别范围漂移和重构模式，并提供证据支持的建议，帮助用户优化提示词、提升代码库健康度和未来协作流程。
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Terraform基础设施实践

terraform-patterns
alirezarezvani/claude-skills
295
针对 Terraform 的实战技能，涵盖模块结构设计、状态后端治理、安全排查、策略即代码和 CI/CD 流程建议，帮助保持 IaC 规范、安全且可维护。
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网络战役归因证据分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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Terraform IaC安全审计

auditing-terraform-infrastructure-for-security
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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这是一个用于对Terraform IaC进行全面安全审计的指南。它结合了Checkov、tfsec、Terrascan和OPA等行业领先工具，用于在代码部署前检测关键漏洞，例如过宽的权限策略、公共资源暴露和缺失加密。它对于将强大的安全门禁集成到CI/CD流程和强制执行合规标准至关重要。
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AI驱动的端到端Web测试

awt-e2e-testing
sickn33/antigravity-awesome-skills
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AWT是一款AI驱动的端到端（E2E）网页测试工具。它允许AI代码生成工具通过真实浏览器执行测试，支持声明式YAML场景。它采用视觉匹配和OCR技术，而非依赖脆弱的DOM选择器，适用于需要高鲁棒性的AI辅助测试流程。
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使用Volatility进行内存取证分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了使用Volatility 3进行内存取证的完整流程。覆盖了从捕获原始内存转储文件到分析进程、检测Rootkit、调查网络连接，以及提取凭证和代码注入等关键步骤。适用于网络安全事件响应中的内存分析任务。
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检测源代码中的AWS凭证泄露

detecting-aws-credential-exposure-with-trufflehog
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具用于在源代码、配置文件和Git历史记录中检测并阻止AWS凭证、API密钥和会话令牌的泄露。通过集成TruffleHog和git-secrets到CI/CD流水线和预提交钩子，可为开发流程提供关键的安全性保护，有效防止凭证被窃取或用于未经授权的云访问，是DevSecOps环境下的重要安全审计工具。
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内部数据泄露检测与分析

detecting-insider-data-exfiltration-via-dlp
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供结构化流程和Python代码示例，用于检测内部数据泄露行为。通过建立用户行为基线和进行统计异常分析，它分析端点、云存储和邮件日志中的异常模式。适用于安全运营中心（SOC）进行内部威胁调查、DLP违规监控和构建高级行为分析规则。
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