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CAPE自动化恶意软件分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
277
CAPE是一个基于Cuckoo的开源沙箱，用于自动化恶意软件的动态分析。它具备行为监控、文件系统和网络流量（PCAP）捕获能力，并包含多种解析器以提取恶意软件的配置信息。适用于安全评估、事件响应和验证安全防御措施。
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LaZagne凭证收集与挖掘

performing-credential-access-with-lazagne
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
259
这是一个用于红队后渗透阶段的开源工具，能够从被攻陷的终端设备（Windows/Linux/macOS）提取存储的敏感凭证。它支持从浏览器、数据库、系统凭证管理器和各类应用程序中收集密码、密钥等信息，是进行权限提升和横向移动的关键技术。
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开源情报收集指南

performing-open-source-intelligence-gathering
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
270
本技能指导执行开源情报（OSINT）收集，这是红队渗透测试的第一阶段。它系统性地收集目标组织所有公开信息，包括网络资产（域、IP）、人员结构、泄露凭证和技术栈。适用于授权的安全评估、红队演习，旨在构建全面的攻击面地图和初始渗透策略。
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网站SEO图像生成与优化

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sickn33/antigravity-awesome-skills
150
这是一个专业的技能，用于生成符合SEO标准的各种视觉资产。它可以处理OG社交卡、文章主图、产品图和信息图表等多种场景。该系统根据SEO最佳实践，自动优化图片比例、文件名和Schema标记，确保生成的图片可以直接用于内容发布，提高搜索引擎的可见性和抓取效率。
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医疗健康安全评估系统

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affaan-m/everything-claude-code
190
这是一个为医疗健康应用程序部署设计的自动化验证系统。它通过运行多个强制性测试门（如临床决策支持系统准确性、受保护健康信息泄露检查和数据完整性检查），来强制执行严格的患者安全标准。任何关键门测试的失败都会自动阻止部署，确保在CI/CD流程中达到合规性，保障患者安全。
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Purview数据防泄漏策略部署指南

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了如何使用Microsoft Purview在整个Microsoft 365生态系统部署数据防泄漏（DLP）策略。它涵盖了保护个人身份信息（PII）、受保护健康信息（PHI）和支付卡信息（PCI）等敏感数据。用户可以学习通过PowerShell配置自定义敏感度标签、正则表达式敏感信息类型和端点DLP规则，实现全面的合规性和数据治理。
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LLM护栏：输入输出安全防护

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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用于为大型语言模型（LLM）应用添加安全护栏。它能拦截和验证用户输入（如提示注入、敏感信息）和模型输出（如幻觉、有害内容），确保内容符合预设的业务规则和Schema。适用于构建安全、可靠的聊天机器人或RAG系统。
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第三方API集成与开发

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github/awesome-copilot
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这是一个系统化的流程，用于发现、集成和使用第三方API和SDK。它首先能自动检测项目主要语言，确保项目具备必要的开发规范和技能。随后，它通过结构化的步骤获取API信息，并提供关于认证、模型使用和API调用等方面的详细指导，全程跟踪集成到代码中的关键里程碑。
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Square支付与业务流程自动化

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sickn33/antigravity-awesome-skills
214
本技能提供一套全面的自动化解决方案，用于管理Square商业生态系统中的核心业务流程。它支持支付记录查询、订单状态管理、门店信息获取以及发票的创建和取消。适用于需要处理复杂交易流程、关注数据完整性和版本控制的商业自动化场景。
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请求所需上下文文件

what-context-needed
github/awesome-copilot
225
本技能用于指导AI系统在回答问题前，主动分析并结构化地列出所有相关的代码文件。它强制AI区分“必须查看”（确保准确性）、“推荐查看”（帮助完善）、“已掌握”和“不确定性”，确保用户获得全面的上下文信息，从而提高AI回答的准确性和深度，特别适用于复杂的编程和调试场景。
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板球赛事与队伍识别技巧

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EverMind-AI/EverOS
303
本技能指导用户如何系统性地研究板球相关问题，通过确定具体的赛事类型（如ODI、T20、Test、IPL）和所有参与队伍（包括小众国家队），从而极大地缩小和集中搜索范围。这是一种结构化的信息检索方法，确保在任何板球主题上都能获取全面准确的信息。
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足球实体假设与验证

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EverMind-AI/EverOS
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本技能指导用户系统性地识别和验证足球实体（球员或俱乐部）。当搜索结果提供初步线索，或当问题提供了足够的详细约束条件（如国籍、时代、联赛）进行假设时使用。核心步骤是构建针对性的名称搜索，并交叉比对所有约束（如出生年份、职业生涯等）以确保信息准确性。
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