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部署Azure Defender for Cloud
implementing-azure-defender-for-cloud
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
340
本指南详细介绍了Microsoft Defender for Cloud的部署流程,旨在实现全方位的云安全态势管理(CSPM)和工作负载保护(CWPP)。用户可以学习如何保护虚拟机、容器、数据库和存储账户,配置安全建议,并建立自动化修复流程,确保云环境持续合规和安全。
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补丁管理工作流实现
implementing-patch-management-workflow
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
408
本指南详细介绍了系统化的补丁管理工作流,覆盖了从漏洞发现、风险评估到受控测试、多阶段部署和最终验证的整个生命周期。学习如何利用WSUS、SCCM和Ansible等工具,构建自动化、强大的流程,显著降低企业IT基础设施的攻击面,确保合规性。
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部署Rapid7 InsightVM漏洞扫描平台
implementing-rapid7-insightvm-for-scanning
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
180
本技能详细介绍了Rapid7 InsightVM漏洞管理平台的部署与配置流程。用户将学习如何设置安全控制台和分布式扫描引擎,执行认证和非认证漏洞扫描。涵盖多种扫描模板(如PCI、HIPAA)和凭证类型,以构建全面的安全架构和漏洞视图。
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GitHub与Git学习实践指南
navigating-github
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
157
本工具提供了一站式的GitHub与Git版本控制学习体验。它包含两种模式:新手引导式设置(Setup)和自适应互动课程(Learn)。通过在用户的实际项目上运行真实的Git命令,从基础的提交到复杂的CI/CD流程,提供实战演练。系统能根据用户当前的技能水平自动调整教学深度和语言,确保学习效果。
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恶意软件IOC提取与分析
performing-malware-ioc-extraction
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
199
本技能提供了一个全面的恶意软件分析工作流程,用于提取可操作的威胁指标(IOCs)。它涵盖了静态分析(PE文件解析、哈希生成、字符串提取)和动态分析技术。用户可以学习识别文件哈希、网络指标(C2 IP、域名)、注册表修改和行为特征,并将结果格式化为标准的STIX 2.1格式,用于安全评估和事件响应。
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Snyk安全依赖扫描与CI/CD
performing-sca-dependency-scanning-with-snyk
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
208
本技能指导如何使用Snyk执行软件成分分析(SCA),用于检测开源依赖中的已知漏洞和检查许可证合规性。学习将扫描流程集成到CI/CD管线,实现自动化修复PR生成和持续监控,以保障软件供应链安全。
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运行多平台机器学习实验
run-experiment
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
184
这是一个全流程的ML实验部署和运行自动化工具。它可以智能检测目标环境(本地GPU、远程服务器、Vast.ai或Modal),并自动执行预检、代码同步(rsync/git)、集成实验跟踪工具(如W&B),最后在目标平台上启动训练任务。适用于需要运行复杂、多环境ML训练作业的场景。
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学术论文图表与架构生成
academic-plotting
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
381
该工具旨在为机器学习和人工智能领域的学术论文生成专业级图表。它支持两种工作流:一是利用AI技术生成系统架构图和复杂的流程图;二是使用matplotlib/seaborn等库,根据原始数据自动生成高精度的各类数据图表(如折线图、热力图等)。适用于撰写任何需要图表的学术论文。
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消融实验系统规划器
ablation-planner
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
452
本工具用于系统化规划机器学习研究论文中的消融实验。它模拟同行评审的视角,帮助用户设计实验,以隔离模型中每个组件的贡献,并回答审稿人最可能提出的关键问题。整个流程覆盖了从设计、到可行性评估、再到运行的全周期。
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Gradio:构建交互式AI应用
hugging-face-gradio
sickn33/antigravity-awesome-skills
202
Gradio是一个用于构建和分享机器学习演示应用和用户界面的Python库。它允许开发者无需复杂的Web前端知识,快速创建具有交互性的Web原型,涵盖了从基础界面到复杂聊天界面的各种需求,极大地简化了ML模型展示的流程。
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Trackio:机器学习实验跟踪
hugging-face-trackio
sickn33/antigravity-awesome-skills
353
Trackio是一个全面的实验跟踪库,用于记录、可视化和管理机器学习训练过程中的指标和警报。它通过Python API支持在训练过程中记录指标和设置诊断警报。同时,CLI接口支持指标的查询和仪表盘展示,并将数据同步到Hugging Face Spaces,特别适用于自动化和远程的ML实验监控流程。
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代码流程游览生成器
code-tour
affaan-m/everything-claude-code
461
用于创建结构化的CodeTour `.tour`文件,实现代码库的步进式游览。适用于新员工入职指导、系统架构讲解、代码审查(PR)或分析某个功能的工作流程。它提供精确到文件和行号的指南,确保学习路径清晰且具有目的性。
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