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OT环境历史数据库安全加固

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
181
本技能提供关于在运营技术（OT）环境中加固和保护关键过程历史数据库服务器（如OSIsoft PI）。内容涵盖了根据Purdue模型进行网络部署、实现严格的访问控制、通过DMZ进行安全数据复制（使用数据二极管）以及防止SQL注入等最佳实践。旨在保障工业控制系统的数据完整性，满足安全和监管报告需求。
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Android意图漏洞安全测试

testing-android-intents-for-vulnerabilities
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
138
此技能用于评估Android的进程间通信（IPC）安全，通过系统性测试意图、广播接收器、内容提供者和导出组件。它可以帮助检测意图注入、未经授权的数据泄露和组件劫持等关键漏洞，是进行移动安全渗透测试和安全审计的重要工具。
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API批量赋值漏洞测试

testing-api-for-mass-assignment-vulnerability
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该工具用于系统性测试API是否存在批量赋值（超发布）漏洞。它模拟攻击者向API请求中注入未记录或特权字段（如'role'或'balance'），以判断服务器是否在没有过滤的情况下将所有客户端参数绑定到数据模型。这对于确保API的安全性和权限控制至关重要。
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OWASP Top 10 API安全渗透测试

testing-api-security-with-owasp-top-10
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南提供了一套系统化的流程，用于评估REST和GraphQL API端点，重点检测OWASP API安全十大风险。涵盖了BOLA（对象级别授权缺陷）、认证缺陷、过度数据暴露和速率限制等关键漏洞的实战测试方法，适用于新API上线前的安全审计和专业渗透测试。
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CORS配置误用安全测试

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供一套完整的跨源资源共享（CORS）配置误用检测与利用方法。内容涵盖了测试源验证绕过、分析预检请求，指导用户在授权渗透测试中模拟数据窃取过程，评估API的安全性。
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敏感数据泄露测试

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南提供了一个全面的安全评估工作流，用于检测各种形式的敏感数据泄露。覆盖了从客户端代码扫描API密钥、PII，到分析API响应过度暴露的数据，再到验证数据传输加密和浏览器存储安全等多个环节。
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XML注入漏洞检测指南

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本指南是针对处理XML输入的Web应用进行渗透测试的综合参考资料。内容详细介绍了如何测试XXE、XPath注入、SSRF和XML解析等关键漏洞，提供了分步工作流和高级Payload，用于识别数据泄露和安全缺陷。
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结构化安全事件分级处理流程

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本流程指导安全运营中心（SOC）分析师执行全面的安全事件分级和优先级分配。它涵盖了从接收SIEM/EDR警报、利用威胁情报丰富数据，到根据资产重要性和数据敏感度计算严重程度的过程。流程最终能自动化创建工单，并通过PagerDuty等工具触发即时响应机制，确保事件得到及时处理。
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Nuxt 4渲染与性能最佳实践

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本指南提供了Nuxt 4应用开发和调试的最佳实践。详细介绍了如何确保服务器端渲染（SSR）和客户端渲染（CSR）之间的水合安全，如何使用useFetch和useAsyncData进行高性能数据获取，以及如何利用路由规则和延迟加载优化应用性能。
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PydanticAI：类型安全LLM代理框架

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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PydanticAI 是一个强大的 Python 框架，它将 Pydantic 的类型验证能力引入大型语言模型（LLMs）。它允许开发者构建生产级的 AI 代理，确保 LLM 的输出具有严格的结构化和数据类型安全，不再仅仅是原始文本。框架支持工具调用、依赖注入和多模型兼容性，适用于需要高可靠性和准确数据结构的复杂 AI 场景。
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Snowflake 开发指南

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面向 Snowflake 平台的开发助手，涵盖 SQL 最佳实践、动态表/Streams/Tasks/Snowpipe 数据管道、Cortex AI 与 Agent 使用、Snowpark Python、dbt 集成、性能调优与安全加固等关键场景。
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Swift并发代码专家

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本技能专用于审查和修复Swift 6.2及以上版本中的并发问题。它能够诊断和修正Actor隔离、Sendable违规等复杂的并发数据竞争问题，确保代码结构安全，符合现代Swift并发模型。适用于代码重构、性能优化或解决编译器警告。
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