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营销活动分析套件

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一组 Python 命令行工具，提供多点归因、漏斗转换分析及 ROI/ROAS/CPA 计算，帮助营销团队在无外部依赖的条件下优化广告活动表现。

事后回顾分析框架

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这套严谨的“事后回顾”（Postmortem）框架，用于在项目失败、季度目标未达或人员招聘失误等重大事件后进行无责归因分析。它指导用户系统化地定义事件，运用“5个为什么”找出根本原因，区分贡献因素和核心原因，识别被忽视的警示信号，并建立具体的改进行动清单，从而确保系统性改进，防止问题重演。

内容驱动营收系统

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构建内容驱动的 GTM 系统，从反推传播渠道、再利用长文/视频/播客，到跟踪归因，让每篇内容都能推动可量化的营收与线索。

GTM度量仪表盘

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为AI产品的创始人和营收负责人设计GTM指标框架，在营收、效率、管道、留存、漏斗等维度选取核心指标，搭建可执行仪表盘并制定周检节奏，帮助追踪ARR、CAC、TTFV、NRR与归因表现。

网络战役归因证据分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该技能提供系统化的网络战役归因分析框架。它涉及收集、加权和关联多样化的证据指标，包括基础设施重叠、战术技术流程（TTP）一致性、恶意代码相似性及运营模式，以确定网络攻击事件的责任方。通过应用如竞争假设分析（ACH）等结构化方法，构建可信度加权的评估报告，大幅提升威胁情报的精确度。

开源情报威胁行为者画像分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能提供了一个系统化的方法，利用开源情报（OSINT）构建全面的威胁行为者档案。它涵盖了从多个公开来源收集、关联和分析数据（如供应商报告、暗网论坛等）的过程，能够将对手的TTP映射到MITRE ATT&CK，评估动机，从而生成结构化的报告，用于主动防御和归因分析。

威胁活动关联与分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该技能用于关联分散的安全事件、IOCs和对手行为，分析跨时间线和跨组织的共同威胁活动。它能够识别统一的威胁战役，归因于共同的威胁行为体，并提取共享指标，从而显著提升检测能力。适用于跨组织威胁情报共享和构建完整的战役报告。

钻石模型入侵分析

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通过钻石模型将入侵中的对手、能力、基础设施和受害者及其关联整理成结构化信息，以扩展事件聚类、定位活动链、提升归因与情报输出的清晰度。

威胁行为体群组画像分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

用于构建高级持续性威胁（APT）组织、犯罪集团和黑客行为体的全面画像。该技能汇集了来自MITRE ATT&CK、Mandiant和CrowdStrike等主要情报源的战术、技术和流程（TTPs）文档、历史战役数据和归因指标，帮助组织更新威胁模型、确定防御控制优先级，并为行业特定风险准备高管简报。

高级SQL查询编写与数据分析

该技能用于编写和执行复杂的、多维度的SQL查询，以从数据中提取深度商业洞察。它不仅支持简单的数据检索，更擅长进行多表关联、趋势分析、归因分解和周期对比等复杂流程。同时，还能根据数据特性推荐最合适的图表类型，实现从数据到报告的完整分析闭环。

报告生成

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用于生成数据分析报告，支持表结构探索、多维查询、深度归因分析和动态 HTML 可视化展示，适合经营、趋势和统计类报告场景。

营销分析与归因建模

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专注于营销绩效衡量、归因模型构建和投资回报率（ROI）分析。适用于搭建详细的营销效果追踪系统、分析各个渠道的转化表现，以及生成包含CAC、LTV等关键指标的商业报告，实现数据驱动决策。

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