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实现零信任环境下的mTLS服务

implementing-mtls-for-zero-trust-services
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
492
本指南详细介绍了微服务之间实现双向TLS (mTLS) 认证的配置与实施方法。它使用Python库进行可靠的证书生成、验证和安全的服务间认证，是部署零信任安全模型的核心技术。
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Purdue模型ICS网络分段规划

implementing-purdue-model-network-segmentation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
306
本工具基于Purdue模型，用于工业控制系统（ICS）的网络安全分段规划。它可以帮助用户将网络环境根据资产和数据流，划分为从物理过程层到企业层的多个安全区域。通过生成详细的防火墙规则和VLAN分配，从而严格控制OT和IT网络之间的数据交换，满足IEC 62443等工业安全标准。
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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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勒索软件加密常式逆向分析

reverse-engineering-ransomware-encryption-routine
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
264
深入指导如何逆向分析勒索软件的加密机制。内容涵盖混合加密模型（如AES与RSA）的识别、利用Python脚本分析系统API调用（CryptoAPI/CNG），并查找密钥生成缺陷和实现漏洞，旨在帮助安全专业人员找到无需支付赎金的解密方法。
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上下文预算与LLM优化

context-budget
affaan-m/everything-claude-code
85
本工具用于审计Claude Code会话中所有组件（如代理、技能、规则和MCP服务器）的Token消耗。它能分析上下文开销，识别冗余或臃肿的组件，并生成详细的上下文预算报告。帮助用户管理Token使用量，确保模型运行效率和性能。
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AI模型行为透视检测

bdistill-behavioral-xray
sickn33/antigravity-awesome-skills
460
本技能可系统性地探测AI模型的六大行为模式，包括推理能力、拒绝边界、格式化习惯和知识接地性。它生成包含雷达图和可操作洞察的HTML报告，帮助用户了解模型的真实行为，用于模型选型比较、安全审计或红队测试。
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AI模型知识结构化提取

bdistill-knowledge-extraction
sickn33/antigravity-awesome-skills
215
bdistill工具能将AI模型的交互过程转化为结构化的知识库。它可以从闭源模型（会话内）和本地开源模型（通过Ollama）提取、结构化并打分特定领域的知识。用户可用于构建可检索的参考数据集、问答对，或生成用于传统机器学习的训练数据。
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深度伪造语音检测与反欺诈系统

detecting-deepfake-audio-in-vishing-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能用于检测语音钓鱼（vishing）攻击中使用的AI生成深度伪造音频。它通过提取MFCC、频谱质心等关键声学特征，并利用机器学习模型进行分类判断，以确定录音的真实性。支持批量取证分析，生成信心评分和详细报告，是网络安全和反欺诈调查的关键工具。
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实验计划至代码实现部署

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
242
该工作流旨在连接实验计划与实际可执行的代码。它读取结构化的实验路线图，自动生成或修改所需的代码脚本，处理环境配置和基准代码库。随后，它将实验部署到GPU计算资源上运行，并收集初步结果。此过程包含可选的跨模型代码审查，确保代码的逻辑正确性，是实现从研究假设到可衡量结果的关键步骤。
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AI驱动的开源情报关联画像

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
357
本技能利用AI和大型语言模型（LLM）的推理能力，关联来自多源的开源情报（OSINT）数据。它可以处理用户枚举、邮箱查询、社交媒体、域名记录和数据泄露等碎片化信息，生成统一的、高置信度的目标智能画像。这极大地提高了传统数据关联的效率和深度。
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GAN风格多智能体开发框架

gan-style-harness
affaan-m/everything-claude-code
167
这是一个受GAN启发的复杂多智能体开发框架，用于构建高质量的全栈应用。它通过“生成器-评估器”的严格反馈循环，模拟专业开发流程（规划-生成-测试）。该系统能确保输出具备专业级的设计、功能和原创性，解决了单一AI模型自夸平庸的缺陷，适用于复杂的项目开发和功能实现。
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优化SEO与AEO着陆页生成器

seo-aeo-landing-page-writer
sickn33/antigravity-awesome-skills
127
本工具可生成完整的、结构化且高度优化的着陆页。它遵循标准的营销叙事弧线，结合SEO最佳实践和AEO（人工智能提取优化）结构，确保内容易于搜索引擎和AI模型抓取和引用，从而提升排名和用户转化率。
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