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学术论文自动优化循环

auto-paper-improvement-loop
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
456
这是一个用于自动优化学术论文的循环流程。它模拟了多轮的同行评审机制，利用强大的大模型对论文进行全方位的评估，包括理论逻辑、结构完整性及视觉呈现。流程会自动生成详细的评审意见、应用修复，并重新编译LaTeX源文件，持续迭代直到达到最佳的学术发表状态。
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自动研究迭代评审循环

auto-review-loop
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
258
这是一个自动化、多轮次的深度研究评审系统。它模拟顶尖审稿人的流程，利用AI模型（如Codex MCP）持续审查、找出关键缺陷、并指导修正，直至内容达到预设的优秀标准或达到最大迭代次数。适用于需要系统性、高严谨度迭代优化的学术论文或复杂技术文档。
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自动研究论文迭代评审

auto-review-loop-llm
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
386
该技能提供一个自主的、迭代式的研究论文评审循环，模拟了严格的同行评审过程。它利用外部兼容OpenAI的LLM API，对研究内容进行反复打分、批判和弱点识别。该流程将持续迭代改进内容，直到LLM给出积极评估或达到最大轮次限制。非常适用于学术论文撰写、技术文档和复杂提案的深度打磨。
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Sliver C2 基础设施搭建

building-c2-infrastructure-with-sliver-framework
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
56
介绍如何利用 BishopFox Sliver 框架在云环境部署并加固 C2 架构，配置重定向器、HTTPS/DNS/mTLS/WireGuard 监听器、域前置与多操作员认证，支撑稳健的红队作战。
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Sentinel 云 SIEM 架构

building-cloud-siem-with-sentinel
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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指导在 Azure 上部署 Microsoft Sentinel 作为云原生 SIEM 与 SOAR，配置多云日志连接、KQL 检测规则、Logic Apps 自动化应对，并利用 Sentinel 数据湖跨 AWS、Azure、GCP 进行大规模威胁狩猎。
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Splunk 威胁情报丰富流程

building-threat-intelligence-enrichment-in-splunk
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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通过在 Splunk ES 中采集外部威胁情报源、将 IOC 归一化到 KV Store 并利用查找表驱动关联搜索，自动化丰富事件信息，帮助 SOC 快速获取多源情报上下文。
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开源威胁情报收集

collecting-open-source-intelligence
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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利用 SecurityTrails、WHOIS、Shodan、Maltego、SpiderFoot 等公开数据与工具，梳理攻击者基础设施、域名、证书与暗网痕迹，为被动 OSINT、攻击面侦查与 CTI 报告提供上下文。
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云渗透测试指南

conducting-cloud-penetration-testing
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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为 AWS、Azure、GCP 环境提供合法授权的云渗透测试流程，涵盖范围界定、枚举、IAM 提权、SSRF 元数据利用与 MITRE ATT&CK Cloud 报告等关键步骤。
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通过 DCSync 实现域持久性

conducting-domain-persistence-with-dcsync
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能面向红队评估，说明如何利用 DCSync 复制域凭证、提取 KRBTGT 与管理员哈希，并生成金票以实现域持久性，用于合法安全测试与验证。
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恶意软件事件响应指南

conducting-malware-incident-response
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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指导安全团队利用EDR、沙箱、威胁情报和MITRE映射完成企业终端恶意软件的检测、范围识别、隔离、分析、根除与恢复，确保事件彻底清理。
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网络渗透测试评估

conducting-network-penetration-test
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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详述网络渗透测试流程，从预授权确认、资产发现、端口枚举到漏洞识别与可控利用，帮助验证基础设施防护与合规要求。
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工业控制异常检测

detecting-anomalies-in-industrial-control-systems
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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通过建模SCADA轮询模式、分析Modbus/DNP3/OPC UA流量并关联历史库过程数据，利用机器学习在OT环境中部署异构异常检测，识别恶意设备和物理过程的偏差。
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