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沃伦·巴菲特投资策略模拟

warren-buffett
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能模拟沃伦·巴菲特的深度投资认知结构，融合了本杰明·格雷厄姆的量化分析和查理·芒格的定性洞察。它帮助用户运用“安全边际”和识别商业“护城河”等纪律框架，进行不受情绪影响的深度价值投资和长期资本配置分析。
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产品定位框架构建

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
271
本技能基于产品定位方法论，帮助用户构建完整的市场定位框架。它指导用户识别产品的竞争替代品、独特属性和理想目标客户，从而定义产品在市场中的最佳定位和价值表达。适用于新产品发布、市场重塑和制定商业战略。
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结构化数据标记生成与分析

seo-schema
AgriciDaniel/claude-seo
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专业的结构化数据（Schema Markup）生成和分析工具。它能扫描网页内容，检测、验证并生成符合Schema.org标准的结构化数据，主要推荐JSON-LD格式。功能包括识别页面类型、检查所有必需属性，并提供文章、本地商家等多种模板，帮助用户显著提升页面的搜索引擎优化（SEO）效果。
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AI编程会话根因分析

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该工具用于对AI辅助的编程会话进行深度事后分析。它不仅报告发生了什么，更深入挖掘问题发生的根本原因（如需求模糊、代码库限制或AI错误），识别范围漂移和重构模式，并提供证据支持的建议，帮助用户优化提示词、提升代码库健康度和未来协作流程。
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Todoist任务邮件智能起草

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该技能能监控Todoist中到期或超期的待办任务，自动识别需要跟进（如发邮件、提醒）的任务。它通过整合任务描述、会议记录（Granola/Grain）和历史邮件线索，生成高度情境化的邮件草稿，并直接创建在Gmail中。最终通过WhatsApp通知用户，极大地提高了跟进工作的效率，确保每次沟通都有据可依。
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检测域控ACL配置滥用

analyzing-active-directory-acl-abuse
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于检测Active Directory（AD）中的危险访问控制列表（ACL）配置滥用。它利用Python和ldap3库连接域控制器，解析安全描述符，从而识别出授予非特权用户或组如GenericAll、WriteDACL或WriteOwner等危险权限的错误配置。这对于安全事件响应和发现权限提升攻击路径至关重要。
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利用MITRE ATT&CK分析威胁行为

analyzing-apt-group-with-mitre-navigator
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导用户使用Python编程方式，查询和分析ATT&CK框架中的高级持续性威胁（APT）组技术和战术（TTPs）。通过生成多层覆盖图，可以直观地识别组织的安全检测盲区（Detection Gaps），从而构建更具有针对性的威胁防御体系。
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恶意软件沙箱逃避技术分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于分析恶意软件行为报告，旨在检测恶意程序用来逃避沙箱检测的反分析技术。涵盖包括时间检查、虚拟机指纹识别、用户交互行为分析等多个层面，帮助安全分析师和威胁猎手理解恶意软件的真实能力。
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Wireshark网络流量分析与取证

analyzing-network-traffic-with-wireshark
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能是使用Wireshark和tshark进行的深度数据包检测和网络取证指南。它用于事件响应和网络安全调查，帮助用户捕获、过滤和分析网络数据包，以识别恶意命令与控制流量、诊断协议问题、提取攻击指标（IOCs）和重构数据泄露路径。适用于安全规则验证和网络异常分析。
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威胁行为体TTPs与MITRE ATT&CK映射

analyzing-threat-actor-ttps-with-mitre-attack
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一个系统化的框架，用于将真实世界的威胁行为体战术、技术和流程（TTPs）映射到知名的MITRE ATT&CK框架。用户将学习如何利用ATT&CK Navigator和Python库等工具，分析安全事件，可视化技术覆盖热图，识别关键的检测漏洞，并生成可操作的情报报告，将观察到的IOCs与特定的对手技术相关联。
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Windows注册表取证分析

analyzing-windows-registry-for-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该工作流用于数字取证分析，通过提取和解析Windows系统注册表（如SAM, SYSTEM, NTUSER.DAT等）的各个分支，以还原用户活动轨迹、发现恶意软件的持久化机制（Autorun），追踪已安装软件，并识别系统被入侵的蛛丝马迹。
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Splunk威胁情报增强管道构建

building-threat-intelligence-enrichment-in-splunk
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了如何在Splunk企业安全中构建自动化威胁情报增强管道。通过利用威胁情报框架，用户可以从多种外部源（如TAXII、CSV、自定义API）摄取、标准化和关联指纹识别物（IOCs）。该流程使用KV Store集合和查找搜索，将关键威胁上下文丰富到原始安全事件中，从而显著加速安全运营中心（SOC）的事件响应和分析。
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