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性健康分析

sexual-health-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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用于分析性健康记录、勃起功能评分、性病筛查、避孕效果与性活动趋势，并可关联用药、慢病、心理及生活方式数据生成风险报告。
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睡眠模式分析与改善指导

sleep-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
281
该技能提供全面的睡眠数据分析，用于识别睡眠模式、评估睡眠质量和发现潜在的睡眠障碍。它不仅分析睡眠时长、效率和作息趋势，还能关联分析运动、饮食、情绪等其他健康指标，为用户生成科学、个性化的改善建议和干预方案。
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中医体质分析器

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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分析中医体质数据，识别主导与兼夹体质，评估体质特征、风险和变化趋势，并生成个性化养生建议，可关联营养、运动、睡眠等健康数据。
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皮肤健康分析

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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分析皮肤健康趋势，评估痤疮、痣和防晒风险，生成个性化护肤与预防建议；可用于日常监测、皮肤癌预防及与营养、慢性病、用药数据的关联分析。
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任务智能预任务简报

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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激活所有关联代理，进行并行分析、真实时间估算与风险映射，提前输出包含应急策略的执行计划，确保在处理用户请求前完成完整的任务智能简报。
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浏览器残留数据取证分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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

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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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使用Malpedia分析恶意软件家族关系

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导如何利用Malpedia API进行高级恶意软件情报分析。用户可以追踪恶意软件家族关系，分析变种演变，提取用于检测的YARA规则，并绘制与特定威胁行为者的关联图谱。适用于安全研究人员和SOC分析师构建威胁模型。
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Windows预取文件执行历史分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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