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搜索 结构化生成 ，共找到 192 条记录
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生成结构化学术论文大纲

paper-plan
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
341
本技能用于根据研究报告、实验结果和评审意见，生成一份结构完整、章节清晰的论文大纲。它帮助用户系统性地规划论文的整体架构，确保文章的叙事逻辑连贯，并遵循目标会议或期刊的写作规范和页数限制，特别适用于学术论文的撰写规划阶段。
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应用密码审计自动化

performing-cryptographic-audit-of-application
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
395
自动化检查 Python 与配置文件中的密码算法、模式、硬编码密钥与 TLS 配置，标记风险并生成结构化整改建议，辅助应用安全评估与合规审计。
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GCP存储桶安全渗透测试

performing-gcp-penetration-testing-with-gcpbucketbrute
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
277
使用GCPBucketBrute配合gcloud IAM审查，发现公开存储桶、测试权限绑定并搜寻服务账号提权路径，为GCP安全测试生成结构化评估报告。
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Zeek 网络流量分析

performing-network-traffic-analysis-with-zeek
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
320
部署 Zeek 被动采集网络流量，解析协议元数据，生成结构化日志，辅助安全评估、事件响应或调度测试中的威胁捕获与 SIEM 集成。
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SpiderFoot OSINT 自动化画像

performing-osint-with-spiderfoot
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
187
通过 SpiderFoot REST API 与 CLI 自动采集 200+ 数据源的 OSINT 信息，解析域名、IP、邮箱、泄露凭证等结构化结果，生成目标画像与风险指标报告，便于安全评估与事件响应。
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Web应用漏洞分类与风险评估

performing-web-application-vulnerability-triage
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
413
本工具提供一套结构化的流程，用于处理来自DAST和SAST扫描器生成的原始漏洞报告。它采用OWASP风险评分方法，用于验证真实漏洞、排除误报，并计算综合风险得分。这一过程能有效减轻安全团队的警报疲劳，确保开发团队将资源集中投入到最具关键性和可利用性的漏洞修复上。
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Zimmerman Windows 工件分析

performing-windows-artifact-analysis-with-eric-zimmerman-tools
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
332
借助 Eric Zimmerman 的 EZ Tools 套件及 KAPE 编排，解析注册表、MFT、Prefetch、事件日志和跳转列表等 Windows 工件，生成结构化时间线以支持数字取证流程。
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科研提纲精炼与实验规划管线

research-refine-pipeline
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
229
本技能提供端到端的科研工作流。它能将用户从模糊的研究想法，一步步转化为结构化的、可执行的完整研究提案。流程首先对研究方法进行精炼和聚焦，确定核心论点；随后基于此提纲，自动生成详细的、可验证的实验路线图和项目总结，确保提案、方法和实验之间的高度一致性。
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硬预测未来

hard-predict-future
davepoon/buildwithclaude
473
一个融合 Claude 情报与 Python 计算的 12 步严谨前瞻分析助手，用于高风险未来预测、技术采纳、地缘政治等问题，自动推理合理时间跨度并生成结构化信号。
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架构决策记录助手

architecture-decision-records
affaan-m/everything-claude-code
151
在 Claude Code 会话中实时生成结构化的架构决策记录（ADR），记录背景、备选方案和影响，帮助后续开发者理解代码为何如此构建。
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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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机构级股票研究分析

xvary-stock-research
sickn33/antigravity-awesome-skills
474
本技能利用公开的SEC EDGAR和市场数据，提供机构级别的股票深度分析。它支持生成结构化的、包含观点（Verdict）的股票研究报告，能够针对单个或两个标的进行评分和对比，评估股票的动能、稳定性、财务健康度及上行空间，为投资决策提供数据支持。
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