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勒索软件弹性备份策略构建

implementing-ransomware-backup-strategy
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
452
本技能指导如何构建符合3-2-1-1-0原则的勒索软件弹性备份架构。它涵盖了资产分类、确定RPO/RTO、配置不可变或气隙存储，并强调隔离备份凭证和网络。该流程旨在确保在遭遇勒索软件攻击时，企业数据能够实现可靠、可验证的恢复。
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SaaS应用零信任安全部署

implementing-zero-trust-for-saas-applications
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
116
本指南详细介绍了为SaaS应用部署零信任架构的实践方法。它利用条件访问策略、CASB和身份治理，强制执行严格的身份验证、设备合规性检查和数据防泄漏（DLP）控制，从而保护云端敏感数据，并有效管理应用权限和影子IT风险。
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Laravel用户验证工具

laravel-verification
affaan-m/everything-claude-code
362
本技能用于在Laravel PHP框架中实现和管理用户验证工作流。它支持电子邮件确认、密码重置验证等核心功能，确保用户数据和应用访问的安全性及完整性，是后端开发的关键组件。
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研究新颖性查新工具

novelty-check
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
390
这是一个系统性的研究工具，用于对提出的技术方法或研究想法进行全面、多维度的新颖性检查。它能自动提取核心技术主张，通过搜索学术论文数据库（如arXiv、顶级会议记录），并结合跨模型验证，生成结构化的查新报告，帮助用户评估研究的独特贡献和最佳定位。
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端点漏洞修复与加固流程

performing-endpoint-vulnerability-remediation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
433
本技能流程指导用户系统性地修复端点漏洞。它要求根据CVSS、EPSS和CISA KEV等数据构建综合风险评分，实现漏洞的优先级排序。流程涵盖通过WSUS/SCCM等平台部署补丁、应用必要的配置修改、处理零日漏洞变通方案，并进行修复验证，确保系统合规和安全加固。
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指标生命周期管理系统

performing-indicator-lifecycle-management
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
250
该技能提供了一个系统化的框架，用于管理指标的完整生命周期，涵盖从初始发现、验证、富集、部署到监控和最终退役的全过程。它强调实施置信度衰减、追踪命中率和误报，以维护高质量、可操作的威胁情报数据库，最大限度地提高检测效率。
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Kubernetes etcd安全评估指南

performing-kubernetes-etcd-security-assessment
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
261
本指南提供了一套全面的Kubernetes etcd安全评估方法，涵盖了数据静态加密、TLS传输安全、访问控制、安全备份以及网络隔离等关键领域。帮助用户系统性地验证集群的配置，确保核心敏感数据和控制平面的安全完整性。
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SSL剥离与中间人攻击模拟

performing-ssl-stripping-attack
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
356
本技能用于授权的安全测试，模拟SSL剥离和中间人攻击，评估Web应用在对抗降级攻击的安全性。它可以帮助测试目标是否通过HSTS强制执行HTTPS，验证TLS证书的有效性，并确保用户在整个会话过程中数据始终保持加密状态。
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CORS配置误用安全测试

testing-cors-misconfiguration
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
392
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

testing-for-sensitive-data-exposure
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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FeedOracle 合规情报

feedoracle-compliance
davepoon/buildwithclaude
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利用 FeedOracle MCP 工具提供 MiCA 合规证据与稳定币风险评分，适用于审计或监管查询，确保数据签名可验证并展现挂钩资产状况。
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PydanticAI：类型安全LLM代理框架

pydantic-ai
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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