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使用JADX进行安卓恶意软件逆向分析

reverse-engineering-android-malware-with-jadx
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了使用JADX工具链进行安卓恶意软件的逆向分析过程。用户可以学习如何系统性地检查APK的清单文件、权限，反编译Java/Kotlin源代码，并定位恶意行为，如数据窃取、C2通信、以及系统覆盖攻击的机制，是专业的移动安全威胁分析必备技能。
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使用Ghidra进行恶意软件逆向工程

reverse-engineering-malware-with-ghidra
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南深入探讨了高级恶意软件逆向工程技术。学习如何利用Ghidra强大的反汇编和反编译功能，分析复杂的恶意软件二进制文件。内容覆盖识别C2通信协议、提取加密例程、理解内存注入和底层汇编代码，是专业网络安全分析师的必备技能。
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运行多平台机器学习实验

run-experiment
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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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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SwanLab 实验跟踪

experiment-tracking-swanlab
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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介绍如何使用 SwanLab 进行开源机器学习实验跟踪，提供本地或自托管的仪表盘、丰富的媒体日志，并与 PyTorch、Transformers、Lightning、Fastai 等框架集成，便于对比各次训练。
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PyTorch深度学习模式指南

pytorch-patterns
affaan-m/everything-claude-code
208
本技能旨在指导用户掌握 PyTorch 框架中的常见模式和设计最佳实践。它适用于开发复杂的深度学习模型，有助于提升神经网络的结构化程度、代码的复用性以及整体的工程效率。
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AI模型知识结构化提取

bdistill-knowledge-extraction
sickn33/antigravity-awesome-skills
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bdistill工具能将AI模型的交互过程转化为结构化的知识库。它可以从闭源模型（会话内）和本地开源模型（通过Ollama）提取、结构化并打分特定领域的知识。用户可用于构建可检索的参考数据集、问答对，或生成用于传统机器学习的训练数据。
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入职引导指南生成器

understand-onboard
Lum1104/Understand-Anything
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通过知识图谱自动生成项目入职引导，从架构层次、关键文件到学习路径全面呈现核心信息，并标出复杂热点，帮助新成员快速适应。
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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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首百客户销售策略

first-customers
slavingia/skills
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以《极简创业者》哲学为框架，指导创始人围绕“卖给第一百名客户”制定行动：亲友到社区再到冷启动，定价与指标迭代，先卖后发，强化学习反馈。
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持续学习模式总结

continuous-learning
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
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通过记录每次编码会话中的修正、成功实践和反模式，并配置信心评分，帮助团队整理、复用和强化技术经验。
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消融实验系统规划器

ablation-planner
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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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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深度伪造语音检测与反欺诈系统

detecting-deepfake-audio-in-vishing-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能用于检测语音钓鱼（vishing）攻击中使用的AI生成深度伪造音频。它通过提取MFCC、频谱质心等关键声学特征，并利用机器学习模型进行分类判断，以确定录音的真实性。支持批量取证分析，生成信心评分和详细报告，是网络安全和反欺诈调查的关键工具。
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