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搜索历史事件，共找到 17 条记录

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PostHog数据迁移深度指南

posthog-migration-deep-dive

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南详细介绍了将分析数据从Google Analytics、Mixpanel、Amplitude或Segment等主流平台迁移到PostHog的完整流程。内容涵盖双写（dual-write）策略、事件和属性名称映射，以及历史数据的批量导入，确保业务数据的连续性和准确性。

异步站会笔记生成器

team-collaboration-standup-notes

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能专注于为现代远程和异步团队生成全面的日常站会记录。它能自动分析多个数据源，包括Jira工单、Git提交历史、Obsidian笔记和日历事件，从而提取团队的日常成就和工作进度。它支持异步沟通模式，确保团队信息透明，提高协作效率。

Linux内存取证分析

analyzing-memory-forensics-with-lime-and-volatility

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能详细介绍了使用LiME模块获取Linux内存镜像并在Volatility 3框架下进行深度取证分析的完整流程。可提取进程列表、网络连接、bash历史记录和加载的内核模块，是进行Linux系统安全事件响应、数字取证和威胁狩猎的核心技能。

Prefetch 执行历史分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过 PECmd 或 Python 解析 Windows Prefetch 文件，提取程序运行次数、时间戳、引用文件和卷信息，帮助构建事件时间线、确认恶意程序执行与搜集取证证据。

账号操控狩猎指南

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

分析 Windows 安全事件日志，识别 T1098 账号操控行为，排查影子管理员、SID 历史注入及高权限组变更，辅助安全运营梳理攻击足迹。

森林信任攻击审计

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

利用 impacket 枚举 Active Directory 森林信任，审查 SID 过滤、信任密钥、跨森林 SID 历史滥用和 Kerberos 跨域票据风险，支持红队攻防验证与事件响应。

OT环境历史库服务器加固

securing-historian-server-in-ot-environment

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能指导如何在 OT 环境中加固 OSIsoft PI、Honeywell PHD、GE Proficy、AVEVA Historian 等过程历史库，从普渡模型网络分层、接口访问控制、DMZ 数据复制、SQL 注入防护到过程数据完整性保护，适用于新部署、风险加固或事件响应。

地理范围渐进缩小法

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EverMind-AI/EverOS

这是一种用于精确识别地理位置或历史地标的结构化方法。该技巧系统性地缩小搜索范围，从广阔的区域（国家/前国家）逐步聚焦到行政区划、城市中心，直至具体的纪念碑或结构。它要求结合历史事件、人口普查数据和距离约束等多种线索，并在每一步进行批判性验证，确保定位的准确性。

历史事件与纪念碑关联搜索

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EverMind-AI/EverOS

本技能用于指导用户通过历史事件关联搜索相关的纪念碑或地标。核心思路是将历史事件（如战役、重大日期）作为主要的搜索锚点，再定位相关的纪念设施或建筑。提供系统化的查询模板和反模式，确保在进行地理和历史信息检索时，能准确捕捉事件背景。

历史人物候选人验证技巧

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EverMind-AI/EverOS

本指南提供针对历史研究的定向验证策略。当初步搜索得出候选人物名单时，应立即停止广撒网式的搜索。取而代之的是，必须使用精确的查询模板，将候选人与所有具体约束条件（如时间、地点、家庭关系、关键事件）进行交叉验证，以确认身份并排除误判。

历史人物独特细节搜索锚点

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EverMind-AI/EverOS

本技能旨在提升历史资料的搜索准确性。当查询历史人物信息时，切忌依赖时代、国籍等泛泛之词。应着重识别并提取人物最独特、最具体的细节（例如特定的物件、稀有的事件或独特的生平细节）。利用这些“独特细节”作为精准的搜索锚点，能极大地提高搜索的精确度和效率，避免信息过载。

大学学位论文定位技术

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EverMind-AI/EverOS

本技能用于精准定位学术学位论文，通过整合大学名称、学位类型和年份等关键信息。其核心在于处理间接的大学线索，例如根据文学作品或历史事件推导出大学的创立年份。采用两步解析流程，确保在搜索论文前解决所有背景信息，极大地提高了查询的准确性和有效性。

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