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检测AWS凭证泄露与安全管理
use-alternate-authentication-material-application-access-token
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
405
本指南提供了一套完整的流程,用于在源代码仓库、CI/CD流水线和配置文件中检测和防止AWS凭证(如Access Key和Session Token)泄露。通过结合TruffleHog进行历史深度扫描和使用git-secrets设置预提交钩子,确保敏感信息不会意外提交,从而大大降低了凭证泄露和未经授权访问的风险。
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重构代码开发流程
ax-extract-workflow
sickn33/antigravity-awesome-skills
421
本技能用于重构某一代码成果(如新功能或PR)的完整开发工作流程。它通过分析本地编码代理的会话记录、提交历史、技能调用和工具追踪,将复杂的开发过程提炼成一段简洁、有证据支撑的叙事,帮助用户理解“这是如何一步步构建完成的”。
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规格驱动的开发与验证流程
megabrain
tech-leads-club/agent-skills
266
这是一个全面的、自适应的特征开发和实现框架,流程遵循“规格制定-设计-任务分解-执行”的严格多阶段流程。它通过原子任务、需求可追溯性和强制性独立验证来确保软件质量。该框架能够根据需求的复杂程度(从小到复杂)自动调整深度,是管理技术债务和捕获项目经验的最佳实践工具。
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远程GPU作业编排与生命周期管理
remote-gpu-trainer
sickn33/antigravity-awesome-skills
439
该技能专门用于管理在租用或远程实例(如AutoDL, RunPod, v.ai等)上运行的长时间深度学习训练和推理任务。它解决了租用环境的固有难题,包括处理Spot实例抢占、断点续训、磁盘空间管理、资源异常(如OOM/NaN)以及安全的计费销毁流程,确保工作成果的可靠性和可恢复性。
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输入边界数据验证协议
infinity
sickn33/antigravity-awesome-skills
93
本协议旨在为所有数据入口(如API请求体、用户输入、环境变量、Webhook等)建立严格的边界层。它要求执行四阶段流程:边界检测、信任分类、强制过滤(类型校验、模式校验、清洗)和最终自检。核心目的是确保不受信任的数据在进入业务逻辑前都经过彻底净化,从而有效防止SQL注入、XSS等安全漏洞和运行时崩溃。
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构建高级C2重定向基础设施
building-c2-redirector-infrastructure
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
413
本技能指导如何架构和部署高弹性、低可追溯性的C2重定向基础设施。通过利用Nginx和Apache等工具,创建中间代理层,可根据定制的C2流量模型(Malleable Profile)精确过滤和转发信标流量,从而隐藏真实的指挥控制服务器(C2),实现对抗蓝队检测和封禁,并应用域名伪装等高级安全操作(OPSEC)。
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持续LLM红队测试与安全加固
continuous-llm-red-teaming-with-promptfoo
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
309
本技能旨在将LLM红队测试集成到CI/CD流程中,实现LLM应用的自动化回归安全测试。它利用Promptfoo和DeepTeam,自动检测并阻止因提示词修改或模型升级而导致的越狱、提示注入等安全漏洞,确保LLM应用的持续安全性。
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基于护栏的LLM防御系统
defending-llms-with-guardrails
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
294
本技能详细介绍了为生产级大型语言模型(LLM)部署运行时安全防御机制。它涵盖了使用多个主流护栏系统(如Llama Guard、NeMo Guardrails和LLM Guard),用于检测和阻止对抗性攻击,包括越狱(Jailbreaks)、提示注入和有害内容。旨在为实际部署提供一套全面的、深度防御的安全策略。
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统一设计与品牌系统
design
nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill
204
这是一个全方位的综合设计技能,覆盖了从品牌识别到最终数字资产的整个创作流程。功能包括构建品牌身份、定义设计规范(Tokens)、UI组件样式、AI生成Logo、企业品牌识别程序(CIP)模版、专业演示文稿、多平台横幅设计和社交媒体图片制作。是专业图形和数字资产的统一中心。
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使用Falco检测容器运行时威胁
detecting-container-runtime-threats-with-falco
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
58
本技能指导用户使用Falco和eBPF技术,在Kubernetes和Docker环境中编写和部署自定义安全规则。它能够实时、高效地检测容器逃逸、命名空间滥用、特权挂载以及各种系统调用异常等运行时威胁,是强化DevSecOps流程和提升容器安全态势的核心工具。
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检测依赖混淆攻击
detecting-dependency-confusion
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
377
本技能旨在检测和预防跨多个包生态系统(npm, PyPI, Maven等)的依赖混淆攻击。它通过枚举内部包名,识别哪些私有包名未在公共注册中心注册,从而被攻击者劫持。该方法提供了检测和预防双重能力,用于强化CI/CD流水线和软件供应链的安全。
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检测恶意 npm 包
detecting-malicious-npm-packages
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
105
该工具提供了一个完整的流程和工具集(结合GuardDog),用于对npm包和依赖树进行分级检测。它专注于静态分析安装脚本,旨在检测凭证泄露、反向Shell和蠕虫行为等恶意指标,从而有效防御软件供应链攻击。
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