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异常认证检测
detecting-anomalous-authentication-patterns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
149
结合 UEBA、统计基线、地理情报与机器学习分析身份登录日志,检测不可能的地理跳转、暴力破解、凭证填充等异常认证行为,辅助安全运营与身份访问团队快速甄别被攻陷账号。
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AWS CloudTrail 异常检测
detecting-aws-cloudtrail-anomalies
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
356
通过 boto3 查询 CloudTrail 事件、建立行为基线,并识别异常调用源、地理位置变化、首次访问或高错误率等模式,帮助 SOC 分析员快速锁定凭证入侵、权限升级或未授权访问。
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凭证填充攻击追踪
hunting-credential-stuffing-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
362
通过分析认证日志中的登录速率、ASN 分布、密码喷洒模式与地理异常,帮助安全运营团队识别并追踪凭证填充攻击,适用于构建 Splunk 规则或 pandas 脚本的检测流程。
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Python交互式可视化绘图库
plotly
sickn33/antigravity-awesome-skills
429
Plotly是一个功能强大的Python绘图库,用于创建高度互动、可发布质量的可视化图表。它支持超过40种图表类型,涵盖散点图、热力图、K线图、地理地图等。非常适合构建复杂的交互式仪表板、进行深度探索性数据分析,或制作富含悬停、缩放等功能的网络演示。
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更新AI可读技术规范
update-specification
github/awesome-copilot
430
本指南提供了一个完整的模板和最佳实践,指导用户如何更新技术规范文档。它强调文档必须结构化、表述明确,并高度优化,以确保内容能够被生成式AI模型高效、准确地理解和利用。适用于系统需求迭代、接口更新和架构设计文档的编写。
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地理范围渐进缩小法
geo-progressive-narrow
EverMind-AI/EverOS
129
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。
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利用周边环境进行地理交叉定位
geo-surrounding-cross
EverMind-AI/EverOS
149
本技能指导用户如何通过组合多个独特的周边特征(如特定类型的商业设施或自然地标)进行交叉定位。它强调不能只依赖单一线索,而应将多个细节结合起来,形成独特的地理指纹,从而将大致区域缩小到精确位置,是进行深度信息检索的有效方法。
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历史事件与纪念碑关联搜索
geo-historical-monument
EverMind-AI/EverOS
131
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。
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通过地理线索锁定乐队
band-geographic-first
EverMind-AI/EverOS
409
本技能用于解决那些没有直接给出国家名称,而是通过间接地理线索(如国土面积范围、欧盟成员资格年份、国旗颜色等)来暗示目标国家的问题。核心在于将国家识别视为一个系统性的推理谜题,尤其要注意当存在多个符合线索的国家候选时,必须按流程系统性地测试每一个可能性,以缩小搜索范围,最终锁定乐队名称。
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物种特征综合识别技术
bio-taxonomic-combo
EverMind-AI/EverOS
91
本指南提供了一种高级的物种识别方法论。它教授如何利用多个生物学特征(如栖息地、形态、行为和地理范围)进行组合推理,以精准定位目标物种。核心技巧包括:当问题涉及国家人口统计学信息时,应首先利用人口增长或地方特有物种等信息锁定国家,从而极大地缩小物种搜索范围。
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GeoMaster地球观测套件
geomaster
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
349
GeoMaster 提供遥感、GIS、空间分析与机器学习的全面能力,支持卫星影像、矢量/栅格处理、点云、地形与水文建模,并兼容云原生流程,适用于各类地球观测与地理计算任务。
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GeoPandas 空间分析库
geopandas
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
271
GeoPandas 基于 pandas 和 shapely,处理地理矢量数据(SHP/GeoJSON/GeoPackage/PostGIS),支持坐标系转换、空间连接、叠置、缓冲、面积距离计算及静态与交互式地图,适用于各类空间分析流程。
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