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带宽限速攻击模拟与测试

performing-bandwidth-throttling-attack-simulation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
413
本技能用于模拟各种网络攻击场景，包括带宽限速、流量整形和网络降级，使用tc、iperf3和Scapy等工具实现。它专为授权安全评估设计，用于测试应用的抗压能力、验证QoS策略的有效性，并评估网络监控工具对复杂流量操纵攻击（如Slowloris型攻击）的检测能力。
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安卓动态应用行为分析

performing-dynamic-analysis-of-android-app
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
447
本技能用于利用Frida、Objection等工具对安卓应用进行深度运行时动态分析。它可以观察应用的实际运行行为，拦截关键API调用，监控网络通信，并绕过客户端的反检测机制。适用于发现静态分析无法覆盖的运行时安全漏洞和分析混淆代码。
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桌面应用渗透测试指南

performing-thick-client-application-penetration-test
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
257
这是一份关于厚客户端（桌面）应用安全评估的综合指南。内容涵盖从静态分析到动态分析的全流程，包括利用dnSpy进行代码逆向工程、使用Procmon监控文件系统和注册表，以及通过Burp Suite拦截网络流量。旨在发现硬编码凭证、本地存储漏洞、DLL劫持和内存操纵等关键安全缺陷。
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无服务器函数注入检测与防御

detecting-serverless-function-injection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
314
本技能旨在全面检测和防御无服务器环境（如AWS Lambda）中的代码注入和权限提升攻击。它结合了静态代码分析（查找`eval`、`exec`等危险函数）、事件源监控（S3、SQS、API Gateway）和IAM权限审计，构建了完整的云安全防御体系，有效保护无服务器应用免受恶意攻击。
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SCADA Modbus流量异常监控

monitoring-scada-modbus-traffic-anomalies
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
250
本工具用于监控SCADA和ICS环境中的Modbus TCP通信，旨在检测安全异常。它通过深度包检测建立正常的通信行为基线，并应用统计分析来识别未经授权的寄存器写入、设备枚举行为或针对工业控制设备的拒绝服务攻击，确保OT网络安全。
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部署后灰度健康监测

canary-watch
affaan-m/everything-claude-code
109
本工具用于在应用部署、代码合并或依赖升级后，持续监控部署页面的健康状态和性能回归。它从多个维度进行自动化检查，包括HTTP状态码、控制台错误、网络故障、核心性能指标（如LCP/CLS）和关键API的可用性，确保服务在生产或预发布环境中的稳定性。
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Flutter崩溃报告与错误追踪

firebase-crashlytics
evanca/flutter-ai-rules
402
本指南详细介绍了如何在Flutter应用中集成Firebase Crashlytics。它覆盖了捕获致命错误、非致命异常、Isolate错误的方法，并指导如何通过自定义键值、日志和用户标识符来丰富崩溃报告，确保生产环境的稳定性监控。
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Flutter 实时数据库实战指南

firebase-database
evanca/flutter-ai-rules
347
本指南详细介绍了在Flutter应用中正确使用Firebase实时数据库的最佳实践。内容涵盖数据模型设计（扁平化JSON）、实时监听、离线持久化、原子事务操作和安全规则。适用于需要极低延迟同步和实时状态监控的场景。
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注释配置与审核队列管理

arize-annotation
github/awesome-copilot
133
本技能用于在Arize平台上创建和管理注释配置（如分类、连续、自由文本标签）和人工审核队列。它支持定义不同类型的标签结构，并允许用户通过Python SDK将人类反馈标签程序化地应用于项目跨度、数据集等，从而实现结构化的人工标注和模型监控。
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AppInsights 监控接入

appinsights-instrumentation
github/awesome-copilot
254
为托管在 Azure 的 ASP.NET Core 或 Node.js Web 应用配置 App Insights 遥测，助力监控应用运行状况与可观测性。
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Arize LLM评估与监控

arize-evaluator
github/awesome-copilot
271
本技能用于在Arize平台上设置和运行LLM判官评估。用户可以定义评估器（包括提示词模板、分类选项和模型），并将评估器应用于项目或实验数据。支持对幻觉、忠实度、正确性等关键指标进行打分，并实现持续监控，确保LLM性能的完整追溯。
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蒙特卡洛监控创建

monte-carlo-monitor-creation
sickn33/antigravity-awesome-skills
418
指导用户先完成请求与表信息验证，再通过 MCP 的干运行工具生成 monitors-as-code YAML，由 CLI 或 CI/CD 方式应用，避免直接创建监控。
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