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SaaS产品变现与营收优化

monetization
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供数字产品和SaaS平台的完整变现解决方案。它涵盖了从定价策略（免费增值、价值定价）到提升用户生命周期价值（LTV）的商业模型设计。同时，它提供了使用Stripe API实现订阅、支付流程、Webhook处理等全套的工程代码和最佳实践，帮助用户建立可持续的收入系统。
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产品设计炼金术士：体验发明家

product-inventor
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能是一位顶级的产品设计炼金术士，致力于将任何原始想法或普通产品转化为令人难忘的数字体验。它融合了产品思维、UI工程、认知心理学和叙事艺术，确保产品具备彻底的简洁性、卓越的细节和无懈可击的执行力。适用于构建产品叙事和设计具有签名式的核心交互。
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获奖级数字体验设计

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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用于指导和评估达到世界级水准的网页或应用设计。它专注于打造具有“Awwwards”级别质感的沉浸式体验，指导用户从排版、动画、视觉构图等多个维度提升设计意图和细节，确保每个像素都充满目的性。
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浏览器残留数据取证分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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Hindsight是一款开源的数字取证工具，用于解析和关联基于Chromium的浏览器（如Chrome、Edge）的各类残留数据。它能提取浏览历史、Cookie、下载记录、密码等关键信息，生成完整的活动时间线，是处理安全事件和数字取证的必备工具。
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Autopsy磁盘镜像取证分析指南

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了使用Autopsy和The Sleuth Kit对磁盘镜像进行全面的数字取证分析流程。涵盖了环境配置、数据源导入、恢复删除文件、提取关键元数据（如EXIF和MFT）以及执行高级关键词搜索，帮助构建完整的调查时间线和案件报告。
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邮件头部分析与钓鱼调查

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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这是一份用于数字取证调查员的指南，用于分析原始邮件头部。它帮助追踪可疑邮件的真实来源，通过验证SPF、DKIM和DMARC等关键协议来确认发件人身份和检测高级欺骗行为。覆盖了从头部解析到域名基础设施和IP声誉检查的全流程。
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Linux系统工件分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供全面的Linux系统数字取证分析流程。它指导用户收集和分析关键系统工件，包括身份验证日志、Shell历史记录、用户配置文件、系统关键文件和系统持久化机制，用于有效检测安全漏洞、未经授权的访问和恶意活动。
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NTFS删除文件元数据分析与恢复

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了用于从NTFS卷中恢复删除文件元数据和内容的数字取证技术。核心方法包括分析主文件表（MFT）、USN日志和$LogFile交易记录。通过解析MFT空闲空间和使用MFTECmd等专业工具，可以重构文件系统时间线，重现删除证据。
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UPX解密与恶意软件分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南提供了一个完整的恶意软件分析流程，旨在识别和解包使用UPX或其他打包技术的恶意样本。它涵盖了标准解密操作，并提供了修复被混淆或修改的PE头部和魔数字节的高级技术，从而为静态取证分析和动态反汇编做准备。
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Windows预取文件执行历史分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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用于数字取证和安全调查，深度解析Windows系统的预取文件（.pf）。本指南帮助用户重建系统上运行过的程序列表，获取每个程序的运行次数、关键时间戳和关联文件，是建立事件时间线和调查恶意软件踪迹的关键技术。
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NTFS文件系统及空闲空间分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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USB设备连接历史分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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这是一项数字取证技术，用于调查可移动存储设备的连接历史。它通过深度解析Windows注册表（如USBSTOR、MountedDevices）、事件日志和SetupAPI日志中的关键数据，追踪设备连接和使用时间线，是识别数据外泄或内部威胁的关键证据链。
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