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DNS流量分析：数据外泄检测

detecting-dns-exfiltration-with-dns-query-analysis
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
197
本技能提供一套全面的DNS数据外泄检测框架。它通过分析DNS日志中的异常模式，如高香农熵、超长子域名、异常查询频率以及TXT/CNAME记录滥用等，有效识别攻击者利用DNS隧道传输窃取数据的行为。适用于安全运营中心和威胁分析师。
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影子API端点检测

detecting-shadow-api-endpoints
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该工具通过分析网络流量日志，对比已文档化的OpenAPI规范，用于发现、盘点和识别组织环境中所有未被记录、未加固的“影子API”端点。这对于安全团队发现隐藏的攻击面、完善API治理和提升系统整体安全性至关重要。
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使用ModSecurity进行Web应用安全日志记录

implementing-web-application-logging-with-modsecurity
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
201
本指南详细介绍了如何使用ModSecurity WAF和OWASP CRS为Web应用构建强大的安全日志记录系统。内容涵盖规则部署、误报调优和自定义规则实现，适用于进行安全审计、满足合规要求和强化系统安全架构。
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Splunk ES安全告警分类与处置

triaging-security-alerts-in-splunk
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
460
该技能指导安全运营中心（SOC）一级分析师使用Splunk ES，系统性地处理和调查安全告警。流程涵盖了告警优先级排序、关联证据（如日志、网络流量）和威胁情报查询，最终用于做出准确的告警分类和处置决策，为后续的事件升级或关闭提供记录。
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生成应用商店更新日志

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sickn33/antigravity-awesome-skills
326
本技能旨在根据Git提交历史自动生成用户友好的应用商店发布说明（Changelog）。它能够深度分析提交记录，自动筛选出用户可见的功能改进、修复或新增特性，将其转化为精炼、易懂、且具有宣传性的要点列表，非常适合用于填写应用商店的“新功能”或版本更新说明。
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医疗数据HIPAA合规指南

hipaa-compliance
affaan-m/everything-claude-code
418
本指南提供处理受保护健康信息（PHI）的综合合规框架。它指导开发人员如何进行数据分类、安全加固、访问控制和审计日志记录，确保软件在存储、传输或处理病患数据时严格遵守HIPAA规定，有效防止数据泄露。
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Go语言错误处理最佳实践

golang-error-handling
samber/cc-skills-golang
448
这是一个全面的指南，指导开发者在Go语言中遵循最佳实践进行错误处理，确保代码具备高健壮性和可维护性。内容涵盖了错误创建、使用`%w`进行上下文包裹、使用`errors.Is`/`errors.As`进行类型安全检查、遵循单一处理规则，以及使用`slog`进行结构化日志记录。
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Google 文档追加文本

gws-docs-write
googleworkspace/cli
481
通过 gws docs +write 命令向指定 Google 文档末尾追加纯文本内容，常用于自动化更新文案或日志记录。
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代码库架构蓝图生成器

architecture-blueprint-generator
github/awesome-copilot
446
本工具可全面分析现有代码库，自动生成详细且权威的架构蓝图。它能检测技术栈、识别架构模式（如微服务、整洁架构），并深入记录依赖流、跨切面关注点（安全、日志）和数据模型。旨在确保架构的高度一致性，便于新成员上手，并指导后续开发工作。
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GDPR合规工程指南

gdpr-compliant
github/awesome-copilot
360
本指南为工程师、架构师和DevOps团队提供了一套全面的GDPR合规实践手册。它涵盖了设计即隐私（PbD）、数据最小化、目的限制、数据保留策略、安全API设计和合规日志记录等关键领域。在处理任何个人数据、设计新功能或进行系统隐私审计时，应调用此技能。
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结构化GitHub缺陷报告生成器

github-issue-creator
sickn33/antigravity-awesome-skills
209
本工具能够将非结构化、混乱的缺陷输入（如粘贴的错误日志、语音记录、截图）转化为清晰、可操作的GitHub Issue。它会自动构建完整的报告结构，包括重现步骤、预期/实际行为、影响严重程度和环境信息，从而确保开发人员获得专业、完整的缺陷报告，极大地提升了问题报告的效率和准确性。
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元数据和日志推送到Monte Carlo

monte-carlo-push-ingestion
sickn33/antigravity-awesome-skills
458
该技能旨在帮助用户从任何数据仓库收集关键数据资产（包括元数据、数据血缘和查询日志），并通过推入式API直接发送到Monte Carlo。这解决了传统拉取收集器无法覆盖的场景，例如自定义血缘关系或缺失的查询历史记录。
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