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安全扫描工具指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
323
指导在授权环境下使用Nmap、Masscan、Nessus、OpenVAS、Burp Suite与OWASP ZAP开展网络发现、漏洞评估、Web应用测试、无线安全勘测与合规报告。
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高级数据科学家技能

senior-data-scientist
alirezarezvani/claude-skills
268
指导高级数据科学家用 Python、R、SQL 及 Scikit-learn、XGBoost、MLflow 完成实验设计、特征构建、模型训练与评估，并将统计洞察转化为业务决策。
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高级安全威胁建模与路由

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alirezarezvani/claude-skills
223
本技能专注于使用STRIDE和DREAD方法进行全面的威胁建模。它指导用户完成范围定义、威胁识别和架构缓解措施规划。更重要的是，它是一个安全路由中心，能够将漏洞评估、事件响应、云安全配置检查、红队演练和AI安全等专业请求，自动导向到对应的专业技能模块。
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跨架构Sentry分布式追踪

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了如何在各种现代应用架构（如单体应用、微服务、无服务器、事件驱动系统、SPA和移动应用）中配置Sentry的错误追踪和性能监控。旨在指导开发者实现连贯的端到端分布式追踪，确保无论系统流程经过多少个运行时或部署目标，都能进行统一的故障排除和性能分析。
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Sentry数据脱敏与合规配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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用于在Sentry中配置严格的数据处理和隐私保护规则。本技能指导用户如何实现客户端和服务器端的PII脱敏，自动识别并遮蔽错误报告、请求体和用户上下文中的敏感信息，如密码、邮箱、IP地址和信用卡号。确保系统符合GDPR、HIPAA等国际数据隐私和合规审计要求。
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Sentry部署集成与发布健康监测

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能指导用户将Sentry集成到CI/CD流程中，实现从部署到发布的全生命周期跟踪。通过使用Sentry CLI和SDK，可以记录部署时间、关联提交信息、上传源地图，并实时监控关键的发布健康指标。核心功能包括发现版本回归、计算无崩溃会话率和跟踪用户采纳率。
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Sentry企业权限和SSO配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能用于配置Sentry的企业级权限管理（RBAC）。它指导用户建立组织、团队和项目的访问层级结构，实现单点登录（SSO/SAML2）和用户自动化同步（SCIM）。适用于需要严格控制团队权限、管理用户生命周期和满足合规性审计的大型企业环境。
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Sentry错误捕获入门指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了一个完整的Sentry错误监控测试流程，演示了如何使用Node.js或Python SDK捕获不同类型的事件，包括普通消息和完整异常。它重点指导用户如何通过设置用户上下文、标签和面包屑，确保错误日志具备完整的追踪、归档和过滤能力，是验证生产环境错误监控的关键实践。
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Sentry事故响应手册

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基于Sentry的结构化事故响应流程。该手册指导用户从识别、分类（P0-P3）到深入调查，涵盖了使用堆栈跟踪、用户行为轨迹（breadcrumbs）以及API查询来确定根源、评估影响并撰写事故报告。适用于生产环境的故障排查和运维场景。
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Sentry错误追踪配置指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一份全面的多语言教程，指导用户在Node.js、Python和浏览器等不同环境中安装和初始化Sentry SDK。内容涵盖了DSN设置、使用环境变量、配置版本号，以及实现系统级错误和性能追踪的最佳实践，确保应用在生产和CI/CD流程中的可观测性和稳定性。
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本地开发Sentry调试配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本教程提供了一份全面的、环境感知的Sentry本地开发配置指南。它指导用户如何将开发环境事件正确路由到独立的DSN，启用详细的调试模式，并最大化数据捕获率。内容包括使用`startSpan`进行性能分析，以及安全地管理敏感凭证，确保开发监控和调试的专业性。
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Sentry可观测性日志与指标集成

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能指导您学习将Sentry与完整的可观测性系统进行深度集成。内容包括如何利用事件ID将结构化日志中的错误事件与Sentry关联，如何在Sentry中跟踪业务指标（如计数器、仪表盘），以及如何将性能数据跨工具（如Grafana、Datadog）进行链接。实现端到端可见性，确保每个错误都可追踪到其根本原因和业务上下文。
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