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桌面应用渗透测试指南

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
257
这是一份关于厚客户端（桌面）应用安全评估的综合指南。内容涵盖从静态分析到动态分析的全流程，包括利用dnSpy进行代码逆向工程、使用Procmon监控文件系统和注册表，以及通过Burp Suite拦截网络流量。旨在发现硬编码凭证、本地存储漏洞、DLL劫持和内存操纵等关键安全缺陷。
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使用YARA规则进行威胁狩猎

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南展示了使用YARA规则进行主动威胁狩猎的完整工作流程。它能够扫描文件系统、内存转储和网络工件，识别未知恶意软件、可疑模式和入侵指标（IOC），是安全分析和事件响应的关键技术。
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使用Ghidra进行恶意软件逆向工程

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南深入探讨了高级恶意软件逆向工程技术。学习如何利用Ghidra强大的反汇编和反编译功能，分析复杂的恶意软件二进制文件。内容覆盖识别C2通信协议、提取加密例程、理解内存注入和底层汇编代码，是专业网络安全分析师的必备技能。
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C/C++调试与核心转储分析助手

gdb-cli
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能专为AI代理设计，用于C/C++程序的深度调试。它通过gdb-cli处理核心转储和实时进程，能够综合分析运行时状态与源代码上下文。核心功能包括排查程序崩溃、死锁、内存泄漏等复杂系统级问题。
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自主DevSecOps治理编排器

aegisops-ai
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个专业的DevSecOps治理工具，集成了先进的AI推理能力，用于软件开发生命周期（SDLC）中的关键审计。它能够对Linux内核补丁进行内存安全漏洞检测，分析Terraform计划以防范云成本超支，并根据自然语言需求生成最少权限的K8s配置，实现系统级的安全与财务合规性保障。
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项目技能审计与推荐

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于对项目进行全面的技能审计。它通过分析项目的历史会话记录、内存索引和本地技能定义，来识别出反复出现的、有价值的工作流程模式，或指出现有技能是否过时、范围是否不完整。其核心目标是推荐最需要新增或更新的技能，确保AI代理的知识库与项目当前的真实工作模式保持高度一致，从而提升项目的执行准确性和效率。
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系统性能分析与调优

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该助手用于对指定目标（脚本、进程、GPU、内存等）进行全面的性能分析和瓶颈定位。它能根据目标选择合适的专业工具和代码埋点，深入测量CPU、GPU、内存和互联带宽等关键资源的使用情况，并生成包含详细分析和改进建议的专业报告。
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永续自主智能体框架

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affaan-m/everything-claude-code
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本框架将代码环境升级为永续、自主的智能体系统。它利用内置的定时任务、远程派遣和结构化内存（MCP）等原生功能，实现持续的自我驱动自动化。适用于构建需要长期记忆、定期运行和复杂多步骤操作的AI助理，无需依赖外部的AutoGPT等复杂框架。
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多层知识库管理与同步

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affaan-m/everything-claude-code
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本框架旨在管理和同步跨越多个存储层（包括本地文件、内存、向量存储和Git仓库）的知识库。它提供了一个结构化的体系，用于知识的摄取、组织、去重和检索，确保知识在复杂的开发和运营场景中具备持久性和单一事实来源。
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Go语言性能基准测试与分析

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samber/cc-skills-golang
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本技能提供了一套完整的Go性能测量工作流。它指导用户如何编写标准基准测试，运行测试并生成CPU/内存/执行追踪配置文件。同时，它教授如何使用`benchstat`等工具进行统计学意义上的结果比较和性能回归检测，适用于需要进行深度性能分析和优化决策的场景。
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Go语言数据结构内功心法

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samber/cc-skills-golang
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本技能深入剖析Go语言的内置和标准库数据结构，包括切片、映射和数组。涵盖了内存分配、容量增长机制、以及高性能优化最佳实践。学习如何在需要时使用`strings.Builder`、预分配技术、`container/heap`，并安全管理指针。是优化性能关键型Go代码的必备指南。
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Go语言性能优化与调优

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samber/cc-skills-golang
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本技能集提供了全面的Go语言性能优化方法论，涵盖了内存分配减少、CPU效率提升、垃圾回收调优、缓存设计、以及热点路径优化等高级主题。它指导用户遵循“测量-假设-改进-验证”的迭代流程，解决由性能分析工具（如pprof）发现的瓶颈，确保所有优化都是有针对性且可量化的。
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