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复杂Bug诊断与排查流程

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能提供一套结构化的多阶段调试工作流，用于诊断复杂的软件Bug和性能回归。它强调了在提出任何假设之前，必须首先构建一个紧密、确定性的反馈回路。流程包括重现故障、缩小最小重现范围和生成可操作的假设。

发送域名验证与配置指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本指南详细介绍了如何在Mailtrap中设置和验证发送域名。用户需要发布所需的DNS记录（如SPF/DKIM/DMARC），以确保邮件的发送信誉和可送达性。内容覆盖了从手动UI操作到使用API进行程序化自动化的完整流程。

检测跨云凭证泄露与滥用

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该框架提供了一套全面的云凭证泄露检测能力，覆盖AWS、Azure和GCP等主流云环境。它通过分析异常的API活动、无法达到的地理位置（Impossible Travel）和未经授权的资源操作，帮助安全团队进行事件调查。适用于构建强力的安全检测规则，以防范账户接管和凭证滥用。

暗网威胁情报监控

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能用于监控暗网论坛、市场和数据泄露网站，以发现组织资产、泄露凭证和威胁行为者的活动迹象。它用于主动的威胁情报收集、完善事件响应调查，以及建立持续的暗网开源情报（OSINT）覆盖。此过程要求极高的操作安全意识。

MITRE Engage对手行为模拟

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该方法论提供了一个使用MITRE Engage框架进行对手参与度运营的完整流程。它帮助安全团队将分散的战术性蜜罐部署，升级为具备可衡量目标的战略性对手行为模拟。通过定义明确的参与目标和操作目标，并关联MITRE ATT&CK技术，确保防御策略具备高度的战略性和可执行性。

CHIPSEC固件安全审计工具

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

CHIPSEC是一个开源框架，用于评估x86平台底层固件和硬件的安全配置。它可以验证SPI闪存写保护、BIOS锁定、SMM/SMRR配置和安全启动变量的完整性。该工具能够运行自动化测试，并进行SPI闪存转储，以检测操作系统层以下的固件植入物和安全漏洞。

构建高级C2重定向基础设施

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能指导如何架构和部署高弹性、低可追溯性的C2重定向基础设施。通过利用Nginx和Apache等工具，创建中间代理层，可根据定制的C2流量模型（Malleable Profile）精确过滤和转发信标流量，从而隐藏真实的指挥控制服务器（C2），实现对抗蓝队检测和封禁，并应用域名伪装等高级安全操作（OPSEC）。

容器逃逸至宿主机

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

用于模拟受控环境下的容器逃逸攻击，旨在突破容器隔离边界，在底层宿主机操作系统上获取最高权限。本技能涵盖了利用特权容器配置错误、挂载宿主机目录、或利用runC/containerd的已知漏洞，评估系统安全边界的有效性。适用于专业渗透测试和安全基线验证。

EFI分区引导木马狩猎

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能用于主动固件取证和高级威胁狩猎。它旨在分析EFI系统分区（ESP），检测操作系统启动前阶段的复杂持久性威胁，如UEFI引导木马。通过比对黄金基线哈希、验证安全启动签名、YARA扫描和检测ESP结构异常，从而发现恶意木马。

运行Havoc C2进行高级红队对抗

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能用于部署和操作Havoc C2框架，执行高级红队对抗。它利用Yaotl配置文件生成高度规避的Agent，模拟了间接系统调用和休眠混淆等先进技术。涵盖了完整的红队测试生命周期，从C2搭建、载荷生成到后渗透和横向移动，适用于模拟高级威胁对手行为和验证EDR检测能力。

团队周工作状态汇总

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该工具用于分析团队在多个代码仓库中的编程历史记录，自动生成结构化的周工作状态报告。它将原始日志聚合成“工作线程”，并标记每个线程的生命周期状态（新、进行中、已完成、回滚）。主要为团队负责人提供高层次、可操作的进度总结，无需阅读海量的原始活动记录。

全面上下文加载协议

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sickn33/antigravity-awesome-skills

该协议旨在强制AI在执行任何复杂的代码任务前，必须进行全面的上下文审计。它要求AI必须阅读所有相关的代码文件，识别架构上的盲点，并输出详细的系统工作原理描述。该协议特别适用于多文件修改、系统设计和调试，确保AI不会基于猜测进行操作，极大地提高了代码的准确性和可靠性。

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