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GTM 自动化工程
gtm-engineering
tech-leads-club/agent-skills
300
帮助创始人、RevOps 与 GTM 工程团队将人工营收流程转为可靠、可观测的自动化,梳理技术栈、规划工作流架构并在 n8n、Make、Zapier 等平台上编排 AI 代理。
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自主AI研究编排引擎
autoresearch
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
368
该技能利用两循环架构,编排端到端的自主人工智能研究项目。它负责管理整个研究生命周期,从文献综述、假设形成、运行受限实验,到将发现综合成可发表的论文。它充当项目经理,能自主驱动整个流程,并结构化工作空间,定期向用户汇报进度。
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智能工具调用可靠性保障
tool-use-guardian
sickn33/antigravity-awesome-skills
377
这是一个为AI智能体设计的先进可靠性封装层。它能实时监控工具调用过程,自动处理和恢复多种失败场景,例如JSON截断、API超时、速率限制或多步骤链条中断。通过故障分类、检查点恢复和学习机制,确保复杂的、依赖外部工具的智能体工作流能够保持高度的稳定性和鲁棒性。
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AI工程化工作流工具箱
ai-engineering-toolkit
sickn33/antigravity-awesome-skills
165
包含六个专家级、结构化的AI工程工作流,将AI辅助从临时的提问提升到可重复、生产级的工程实践。涵盖提示词评估、RAG架构设计、上下文预算规划、安全审计、评估框架构建和产品策略辅导。
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AI代理原生命令行规范
ai-native-cli
sickn33/antigravity-awesome-skills
226
这是一份全面的设计规范,旨在指导开发者为AI智能体构建安全、可靠且易于使用的命令行工具(CLI)。规范涵盖了结构化JSON输出、标准化的错误处理机制、输入合同、安全防护措施(如防止路径遍历)以及分层级(友好、就绪、原生)的合规标准,确保CLI能够无缝集成到AI自动化工作流中。
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云存储访问模式分析
analyzing-cloud-storage-access-patterns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
85
该工具用于检测AWS S3、GCS和Azure等主流云存储平台的异常访问模式。通过分析云审计日志,能够识别出关键的安全威胁,例如非工作时间的大批量数据下载、API调用激增、来源IP地址异常变化等,从而利用统计基线和时间序列异常检测技术,协助进行主动威胁狩猎和安全事件调查。
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Docker容器取证分析
analyzing-docker-container-forensics
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
342
本指南提供了完整的Docker容器取证工作流,用于调查被攻陷的容器。它指导专家分析容器镜像层、卷、日志、运行时产物和宿主机配置,从而识别恶意活动、权限提升尝试和安全漏洞,是事件响应中的关键工具。
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使用Ghidra分析Go语言恶意软件
analyzing-golang-malware-with-ghidra
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
409
本技能提供了一套完整的Go语言恶意软件逆向工程工作流,使用Ghidra进行分析。它专注于处理Go独特的二进制结构,如非空终止字符串、pclntab元数据以及剥离二进制中的函数名恢复,帮助安全分析师进行威胁情报和事件响应。
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NTFS文件系统及空闲空间分析
analyzing-slack-space-and-file-system-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
431
这是一个全面的数字取证工作流,用于深入分析NTFS文件系统。它可以从文件系统空闲空间恢复隐藏数据,分析MFT记录以获取已删除文件的元数据,利用USN日志重建文件操作历史,并检测ADS等隐藏内容,适用于事件响应和证据恢复。
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供应链恶意软件分析
analyzing-supply-chain-malware-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
390
该工具和工作流用于深入调查供应链攻击。它帮助安全分析师比较合法软件与可疑二进制文件,以分析被污染的软件更新、木马化二进制文件和依赖项工件。核心功能包括二进制差异分析、识别注入代码和记录代码签名异常,从而确定安全漏洞的范围。
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Windows注册表取证分析
analyzing-windows-registry-for-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
278
该工作流用于数字取证分析,通过提取和解析Windows系统注册表(如SAM, SYSTEM, NTUSER.DAT等)的各个分支,以还原用户活动轨迹、发现恶意软件的持久化机制(Autorun),追踪已安装软件,并识别系统被入侵的蛛丝马迹。
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自动多轮研究论文评审循环
auto-review-loop-minimax
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
444
这是一个用于自动化复杂研究主题或论文的严格、迭代评审与改进工具。它通过多轮循环,利用外部大模型(MiniMax API)提供持续、建设性的反馈。本流程引导用户完成评审、修正和再评审等阶段,直到获得积极评估或达到最大轮次。支持状态持久化,适用于长篇学术工作流。
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