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Hayabusa：法证时间线生成器

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
338
Hayabusa是一款专业的威胁狩猎和快速法证工具，用于分析Windows EVTX事件日志。它应用了Sigma检测规则库，将原始日志数据转化为单个、优先级的、按时间顺序排列的事件时间线。输出结果包括严重性级别、MITRE ATT&CK映射和详细指标，帮助分析师进行快速、无需SIEM的事件取证和深度分析。
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使用Chainsaw进行EVTX日志威胁狩猎

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
284
Chainsaw是一款快速的Rust编写的取证工具，适用于首次响应的威胁狩猎。它能利用完整的Sigma规则集和内置规则，分析收集到的Windows EVTX文件，并进行高速关键词/正则表达式搜索。此外，它还能分析shimcache、SRUM和事件日志时间间隔等特殊工件，支持离线运行，无需SIEM，是数字取证和威胁调查的利器。
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SaaS SSO令牌滥用威胁狩猎

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南用于威胁猎捕，专注于检测被盗的会话Cookie和OAuth/PRT令牌的重放攻击（T1550.001）。它教导如何关联分析Microsoft Entra ID和Okta的系统日志，从而发现跨越多个IP地址、异常ASN或无法解释的旅行轨迹，是进行钓鱼或事件响应后调查的关键技能。
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使用KAPE进行Windows取证分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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KAPE（Kroll Artifact Parser and Extractor）是用于事件响应的专业取证工具。它能在无法进行完整磁盘镜像的情况下，快速、有针对性地从目标Windows系统收集关键的数字证据，包括注册表、事件日志、浏览器数据等。它使分析师能够迅速构建可防御、可解析的证据集，加速初期调查和事件遏制流程。
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团队周工作状态汇总

workthreads
specstoryai/getspecstory
242
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。
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GitHub Actions工作流调试专家

github-actions-debugger
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能是专业的CI/CD诊断工具，专注于分析失败的GitHub Actions工作流日志。它能够识别出失败的根本原因，包括缺失的密钥、环境配置不匹配或过时的语法。最终输出将提供精确的YAML或代码差异（diff），指导用户修复和优化整个流水线。
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AI会话成本追踪

cost-track
ruvnet/ruflo
115
该工具可自动读取AI会话的JSONL日志，统计不同模型和级别的Token使用量。它根据预设的定价模型计算出总的美元成本，并将结构化的成本记录持久化到成本追踪命名空间，为后续的成本报告和分析提供准确数据源。
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联邦审计日志查询分析

federation-audit
ruvnet/ruflo
438
用于全面查询和分析结构化的联邦审计日志。该工具是安全和合规团队的关键工具，支持按合规框架（如HIPAA、SOC2、GDPR）、时间范围和事件严重性进行过滤。用户可以总结总事件数、PII检测、威胁拦截和信任变化，确保系统符合严格的行业及监管标准。
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美国专利商标官方记录查询

uspto-database
affaan-m/ECC
257
用于系统化访问和分析美国专利商标局（USPTO）的官方知识产权数据。涵盖专利搜索、商标状态查询、所有权转移追踪和IP景观记录构建。适用于IP尽职调查和记录确认，强烈推荐使用官方API，并强调数据日志记录。本工具仅用于数据收集，不构成法律建议。
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CSCW实证研究方法与设计严谨性

cscw-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
435
本指南旨在帮助研究人员设计和审计CSCW领域的实证研究。它强调方法论的多元性，为民族志、日志分析、问卷调查和混合方法等各种技术定义了独特的严谨性标准。研究设计必须事先进行详细规划，明确处理伦理问题、分析单位和数据聚合逻辑。
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CSCW研究可复现性与透明化指南

cscw-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
432
本指南提供了在人机交互（HCI）和CSCW领域提升研究可复现性和透明度的标准。它指导用户如何记录非共享数据（如访谈、日志分析），强调建立完整的分析流程、决策记录和证据链，从而极大地增强学术研究的严谨性与说服力。
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IROS机器人可复现性指南

iros-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
178
本指南为机器人学研究提供了严格的复现性报告标准，解决了机器人研究与传统机器学习的差异。它要求作者必须将所有实验结果和声明明确标注为“可重跑（Rerunnable）”或“可审计（Auditable）”。内容涵盖硬件规格记录、仿真到现实的差距分析、详细的实验日志，以及一份诚实的可用性声明，确保研究的严谨性和透明度。
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