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AgentHub 生命周期一键运行
run
alirezarezvani/claude-skills
280
通过一个命令串联 AgentHub 初始化、基准采集、智能体派发、评估和合并,可配置任务、智能体数量、评估指标与模板,方便快速验证改进并合并最佳分支。
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CIS基准云安全审计
auditing-cloud-with-cis-benchmarks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
409
引导安全团队使用 Prowler 与 ScoutSuite 等工具针对 AWS、Azure 和 GCP 执行 CIS 基准的审计、结果解析、优先级修复与持续合规监控。
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Docker 守护进程强化配置
hardening-docker-daemon-configuration
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
323
指南通过配置 daemon.json、用户命名空间映射、TLS 认证、无根模式及 CIS 基准控制,加强 Docker 守护进程,提升容器主机部署与安全评估中的防护。
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Linux CIS基准强化
hardening-linux-endpoint-with-cis-benchmark
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
233
为 Ubuntu、RHEL、CentOS 等 Linux 节点按 CIS 基准建立安全基线、关闭风险服务、强化访问控制并启用审计与日志,适合新服部署、审计修复和合规检查。
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Windows CIS 安全加固
hardening-windows-endpoint-with-cis-benchmark
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
97
依据 CIS 基准通过 GPO 和 CIS-CAT 评估,强化 Windows 终端安全、控制配置基线、降低合规风险,可用于新部署、审核整改或制定组织级安全策略。
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机器人课题探索全流程
idea-discovery-robot
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
236
这是一个专业的机器人想法发现工作流,包含文献调研、新颖性检查和批判性回顾等多个阶段。它帮助用户将一个宽泛的机器人方向,系统性地转化为具备可验证性、可仿真化和明确基准测试的创新项目点子,适用于前沿课题研究和项目孵化。
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AWS 安全中心合规
implementing-aws-security-hub-compliance
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
151
通过 AWS 安全中心聚合跨账户发现,映射 CIS、PCI DSS 与 NIST 基准,并结合 EventBridge 与 Lambda 实现自动化处置,最终交付可洞察的组织合规仪表盘。
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容器镜像强化
performing-container-image-hardening
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
369
通过多阶段构建、distroless基础、删除冗余组件、运行非root用户以及只读根文件系统等策略,并结合CIS Docker基准扫描,为生产镜像打造最小攻击面与合规保障。
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Docker 基准安全审核
performing-docker-bench-security-assessment
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
134
通过 Docker Bench for Security 自动执行 CIS 基准的主机、守护进程、镜像、运行时及操作审计,帮助运维团队在上线前或响应安全事件时验证容器部署的合规性并推动修复。
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Kubernetes CIS 基准扫描
performing-kubernetes-cis-benchmark-with-kube-bench
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
123
使用 kube-bench 按照 CIS Kubernetes 基准自动检查控制平面、etcd、节点与 RBAC 等配置,生成报告并可集成至 CI/CD 以便持续合规与安全审计。
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宇宙策略评估
evaluating-cosmos-policy
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
493
在 LIBERO 或 RoboCasa 仿真中运行 NVIDIA Cosmos Policy 的评估流程,支持无头 EGL GPU 渲染、推理性能分析与标准化基准测试。
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性能基准测试与回归检测
benchmark
affaan-m/everything-claude-code
242
该工具用于建立多维度的性能基准线。它能够测量核心网页指标(如LCP、CLS、INP)、API延迟(p50、p95、p99)以及开发构建效率。在代码合并前,用于检测性能回归,确保持续集成/持续部署流程的稳定性,并对比不同的技术栈替代方案。
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