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AI 原生命令行规范

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定义了98条 AI 友好 CLI 规则，涵盖默认 JSON 输出、结构化错误、输入校验、安全护栏、agent metadata 目录及认证层级，帮助设计可自动调用的命令行工具。

以太坊智能合约安全分析

analyzing-ethereum-smart-contract-vulnerabilities

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通过 Slither 与 Mythril 对 Solidity 合约做静态与符号执行分析，挖掘重入、整数溢出与越权等漏洞，梳理严重度并输出结构化审计报告，防止部署到以太坊主网后遭受资金损失。

钻石模型入侵分析

executing-diamond-model-analysis

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过钻石模型将入侵中的对手、能力、基础设施和受害者及其关联整理成结构化信息，以扩展事件聚类、定位活动链、提升归因与情报输出的清晰度。

进程注入威胁狩猎

hunting-for-process-injection-techniques

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

基于 Sysmon 事件ID 8/10 识别 CreateRemoteThread 与危险访问掩码，构建进程注入关系图并打分，输出结构化狩猎报告与误报过滤建议。

DevSecOps 安全扫描实施

implementing-devsecops-security-scanning

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

在 CI/CD 管道中实施 SAST、SCA、容器镜像及秘密扫描，通过严重性阈值设定通行与阻断，并输出结构化 JSON 结果用于管道决策。

Greenbone 漏洞管理自动化

implementing-vulnerability-management-with-greenbone

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

利用 python-gvm 通过 GMP 协议自动化 Greenbone/OpenVAS 的漏洞管理，涵盖目标创建、任务调度、扫描执行及 XML 报告解析，最终生成包含 CVSS 分布和修复建议的结构化 JSON 输出。

Zeek网络流量分析

performing-network-traffic-analysis-with-zeek

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部署 Zeek 作为被动网络安全监控器，采集解析协议元数据，辅助识别威胁与异常，并支持向 SIEM/取证流程输出结构化日志。

Nmap高级网络扫描

scanning-network-with-nmap-advanced

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

结合 Nmap 脚本引擎、规避策略与性能调整，在授权网络中完成主机发现、服务枚举、漏洞检测与操作系统指纹采集，并输出结构化报告供后续流程使用。

类型安全的AI代理

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PydanticAI 将 Pydantic 的类型校验带到 LLM 代理中，通过结构化输出、依赖注入与多模型接入，让 Python 团队在构建、测试和复用智能客服或流程机器人时保持正确性与可测性。

领域知识提取工具

bdistill-knowledge-extraction

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通过实时 AI 会话或本地 Ollama 开源模型提取结构化、打分的领域知识，生成可搜索的参考数据集和适配传统机器学习的输出，无需额外 API 密钥。

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