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实施安全混沌工程

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过禁用WAF、防火墙规则、日志管道或EDR等方式，利用 boto3 与 subprocess 执行安全混沌实验，验证 SOC 在部署或评估过程中的检测、告警与响应能力。

监控实验结果

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

通过查看远程 screen 会话、收集日志、解析 JSON 输出，并可选地从 WandB 获取指标，汇总基线、变化和成本信息，以便对 Vast.ai 或 Modal 训练进行全过程监控。

论文图表自动生成

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

根据实验结果和 PAPER_PLAN.md 自动生成符合论文风格的图表与对比表格，统一样式并保留已有手动绘制的图形，适用于机器学习论文中的大多数数据可视化需求。

论文规划大纲

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

根据审稿结论、实验结果和研究叙述生成规范的论文大纲，引导作者完成观点提炼与面向会议的章节设计。

ARP欺骗攻击模拟

performing-arp-spoofing-attack-simulation

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

在授权的实验或评估中使用 arpspoof、Ettercap 和 Scapy 模拟 ARP 欺骗，展示中间人风险、验证检测防御，并帮助分析人员识别异常流量与防护策略。

自主研究全流程

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

整合灵感发现、实现、实验部署与自动审查，形成从选题到投稿的闭环研究流程，适合需要“全流程”自主推进的项目。

研究精炼流程

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

将研究精炼和实验规划串联成一条全流程线路，从模糊方向生成最终方案、复盘理由、详尽实验路线图和管线摘要，确保方法与验证同步输出。

研究评审工作流

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

通过 Codex MCP 调度 GPT 进行多轮高推理研究评审，梳理背景、批评、反馈、实验计划，并记录结论与 TODO。

运行实验部署

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

自动检测CLAUDE配置，协调本地/远端/Vast.ai/Modal等GPU资源，完成环境准备、代码同步、W&B集成，并通过screen或serverless启动训练实验。

SwanLab 实验跟踪

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

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。

评审视角消融实验助手

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

帮助 ML 团队以评审视角系统制定消融实验，涵盖背景梳理、实验结构化、可行性评估与预算敏感排序，直至执行。

实验贯通工作流

experiment-bridge

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

读取实验计划后完成代码实现与自审，自动部署到 GPU 并收集初步结果，使实验成果可直接进入下一轮复审。

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