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DNS隧道检测与熵值分析
performing-dns-tunneling-detection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
85
本技能用于检测通过DNS协议进行的隧道式数据外泄(DNS Tunneling)。它通过计算DNS查询名称的香农熵、分析查询长度和子域名数量等统计指标,从而识别出非标准、可疑的流量模式。适用于安全评估、事件响应和威胁狩猎。
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GraphQL内省与模式分析
performing-graphql-introspection-attack
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
458
本技能用于执行GraphQL内省攻击,自动提取完整的API模式(Schema),包括所有类型、查询、变更和订阅。它可以详细绘制API的攻击面,帮助安全人员发现敏感字段,并测试查询深度滥用、批量攻击等漏洞,是进行授权API安全测试的关键工具。
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Hashcat哈希破解技术指南
performing-hash-cracking-with-hashcat
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
395
本技能指南详细介绍了使用Hashcat进行专业的哈希破解技术。它涵盖了字典攻击、暴力破解和规则集等多种攻击模式,并支持多种常见哈希类型(如NTLM, bcrypt)。该技能主要用于授权的安全审计和渗透测试,目的是评估现有密码策略的强度和安全性。
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使用YARA规则进行威胁狩猎
performing-threat-hunting-with-yara-rules
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
111
本指南展示了使用YARA规则进行主动威胁狩猎的完整工作流程。它能够扫描文件系统、内存转储和网络工件,识别未知恶意软件、可疑模式和入侵指标(IOC),是安全分析和事件响应的关键技术。
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用户行为分析与异常检测
performing-user-behavior-analytics
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
297
本技能执行用户和实体行为分析(UEBA),通过建立行为基线和统计分析模型,检测异常用户活动。它可以识别“不可能旅行”、异常登录模式、特权滥用等行为,帮助安全运营中心(SOC)团队及时发现被盗账户或内部威胁。
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YARA恶意软件检测规则开发
performing-yara-rule-development-for-detection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
466
本技能指导用户掌握YARA规则的开发流程,用于恶意软件检测。通过识别独特的字节模式、字符串和PE文件结构,创建高准确度的检测签名,适用于安全分析师进行威胁狩猎和事件响应。
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Rust开发惯用法与最佳实践
rust-patterns
affaan-m/everything-claude-code
406
这是一份全面指南,涵盖了构建安全、高性能和可维护的Rust应用程序的惯用模式和最佳实践。内容覆盖了所有权与借用机制、使用thiserror和anyhow的健壮错误处理、状态机建模、通过Trait和泛型实现零成本抽象,以及安全的并发编程技巧。
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Rust测试模式与TDD开发指南
rust-testing
affaan-m/everything-claude-code
342
本文提供了一套全面的Rust测试实践指南。涵盖了单元测试、集成测试、异步测试、属性测试(Property-Based Testing)等多种高级测试模式。指导用户遵循TDD(测试驱动开发)的RED-GREEN-REFACTOR流程,以提高代码的可靠性和可维护性,并确保代码达到高覆盖率。
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多智能体团队构建器
team-builder
affaan-m/everything-claude-code
161
这是一个交互式的工具,用于发现、选择并构建由多个专业AI智能体组成的团队。它可以从不同领域(如工程、市场营销)选择多个角色,然后以并行模式启动它们。最后,它会整合所有智能体的独立分析结果,生成包含共识、冲突点和下一步建议的综合报告。
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硬性创业筛查流程
hard-screening-startup
davepoon/buildwithclaude
142
该技能在硬性筛查模式下推动VC流程,Claude收集信息、Python打分并格式化,最终产出可审计的创业公司投资结论和策略建议。
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创业企业评估助手
soft-screening-startup
davepoon/buildwithclaude
254
引导分析师进行软模式创业筛选:提取公司画像、打分八大维度、套用四种投资者视角,输出带简要投资备忘录的通过/有条件/否决结论。
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PyTorch深度学习模式指南
pytorch-patterns
affaan-m/everything-claude-code
208
本技能旨在指导用户掌握 PyTorch 框架中的常见模式和设计最佳实践。它适用于开发复杂的深度学习模型,有助于提升神经网络的结构化程度、代码的复用性以及整体的工程效率。
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