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应用商店优化与排名提升

app-store-optimization
alirezarezvani/claude-skills
278
这是一个全面的应用商店优化（ASO）工具包，旨在提高您的移动应用在苹果和谷歌商店的曝光率和排名。内容涵盖了从关键词挖掘、竞争对手分析到元数据（标题、描述）优化的全流程策略。适用于规划应用发布、提升应用商店SEO和整体可见性的场景。
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应用商店优化与排名提升

app-store-optimization
alirezarezvani/claude-skills
278
这是一个全面的应用商店优化（ASO）工具包，旨在提高您的移动应用在苹果和谷歌商店的曝光率和排名。内容涵盖了从关键词挖掘、竞争对手分析到元数据（标题、描述）优化的全流程策略。适用于规划应用发布、提升应用商店SEO和整体可见性的场景。
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自动化潜在客户数据丰富工作流

clay-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
477
用于构建全面的潜在客户数据丰富管道。用户通过Webhook输入原始联系人列表，系统自动调用多个数据源（如Apollo, Clearbit）补充缺失的邮箱、职位、公司信息等。通过智能评分机制（ICP Score）筛选出合格线索，并自动将高质量数据同步到CRM系统，实现高效的销售线索挖掘。
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PhantomBuster 自动化工具

phantombuster-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
147
通过 Composio MCP 统一管理 PhantomBuster 云端代理，自动完成潜在客户挖掘、网页数据抓取、组织资源监控、容器历史审查、运行统计导出与 hCaptcha 验证，提升自动化控制效率。
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SEMrush自动化分析

semrush-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
158
在 Claude Code 内执行业务级 SEMrush SEO 工作流，一站式完成关键词研究、反链审计、自然排名追踪与相关词挖掘，适配多个区域数据库。
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LinkedIn自动化CLI工具

linkedin-cli
sickn33/antigravity-awesome-skills
228
这是一个用于通过命令行界面（CLI）自动化LinkedIn操作的工具。它支持批量获取个人和公司资料、搜索人脉、管理连接和发送消息。特别适用于构建自动化工作流、进行数据挖掘或集成到AI代理脚本中，无需手动操作网页界面，输出结果结构化JSON。
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多平台潜在客户信息抓取

apify-lead-generation
sickn33/antigravity-awesome-skills
236
本工具利用Apify Actors实现自动化潜在客户挖掘。它可以从多个主流在线平台（如Google、Instagram、TikTok、Facebook等）抓取结构化的联系人、企业和创作者数据。适用于市场调研、业务拓展、用户分析和构建高质量的潜在客户数据库。
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转化率优化方法论

cro-methodology
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
313
这是一个科学、以客户为中心的转化率优化框架。它旨在系统性地提高网站和着陆页的转化效率。该方法论涵盖了漏斗图绘制、挖掘用户放弃的关键异议点，并指导用户基于数据和统计学原则进行A/B测试，是优化转化流程、提升营销效果的核心工具。
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Windows注册表取证分析

analyzing-windows-registry-for-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
385
本指南详细介绍了从取证镜像中系统性提取和分析Windows注册表核心数据（如SAM, SYSTEM, SOFTWARE, NTUSER.DAT）。通过使用RegRipper等专业工具和脚本，可以系统性地挖掘用户活动历史、恶意软件持久化机制（如Run键）、安装软件记录以及系统受损的证据，是数字取证调查的关键步骤。
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LaZagne凭证收集与挖掘

performing-credential-access-with-lazagne
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
259
这是一个用于红队后渗透阶段的开源工具，能够从被攻陷的终端设备（Windows/Linux/macOS）提取存储的敏感凭证。它支持从浏览器、数据库、系统凭证管理器和各类应用程序中收集密码、密钥等信息，是进行权限提升和横向移动的关键技术。
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AFL++覆盖率引导模糊测试

performing-fuzzing-with-aflplusplus
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
87
使用AFL++进行覆盖率引导的模糊测试。该技术通过代码插桩和输入数据变异，系统性地探索目标二进制文件的深层代码路径。它主要用于安全评估、漏洞挖掘和内存安全测试，能够高效发现系统中的崩溃、内存损坏缺陷和潜在安全漏洞。
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使用Subfinder进行子域名枚举

performing-subdomain-enumeration-with-subfinder
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
363
本指南详细介绍了如何使用强大的被动工具Subfinder进行全面的子域名枚举。这是渗透测试、漏洞挖掘和安全评估侦察阶段的关键步骤。通过整合Shodan、Censys等多种被动数据源，用户可以高效地构建目标组织的完整攻击面，发现遗漏或配置错误的资产，为后续的漏洞扫描做准备。
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