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Three.js 高级着色器编程指南
threejs-shaders
sickn33/antigravity-awesome-skills
229
本指南详细介绍了如何在Three.js中使用着色器(Shaders)实现高级自定义视觉效果。内容涵盖GLSL语言、ShaderMaterial的使用方法、如何管理各种类型的Uniforms(如颜色、纹理、矩阵)以及如何通过Varyings传递数据。适合需要对图形渲染进行深度定制的开发者。
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Claude代码专家命令行工具
claude-code-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
151
这是一个专业的Claude Code命令行专家系统,专注于开发效率最大化。它通过管理Hooks、持久化上下文(CLAUDE.md)、记忆文件和子代理编排等高级功能,适用于处理复杂的编程任务、调试和高级自动化工作流。
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Kotlin协程与Flow编程模式
kotlin-coroutines-flows
affaan-m/everything-claude-code
389
本指南深入讲解了Kotlin的协程(Coroutines)和Flow编程模式,是Android和KMP项目中的核心异步编程知识。内容涵盖结构化并发、响应式数据流处理、使用StateFlow管理UI状态以及复杂的Flow操作符,帮助开发者构建健壮的异步应用。
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Kotlin 惯用编程模式
kotlin-patterns
affaan-m/everything-claude-code
190
详细介绍了构建健壮、高效和可维护的 Kotlin 应用程序的惯用模式和最佳实践。内容涵盖空安全、不可变性、密封类、协程、扩展函数和类型安全 DSL 构建等方面,旨在提升代码质量。
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AI编程会话根因分析
analyze-project
sickn33/antigravity-awesome-skills
346
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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利用MITRE ATT&CK分析威胁行为
analyzing-apt-group-with-mitre-navigator
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
217
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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多智能体代码编排系统
claude-devfleet
affaan-m/everything-claude-code
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该系统用于编排复杂的、多步骤的编程任务,利用多个AI智能体协作完成项目。它首先将整个项目规划为任务依赖图谱,然后将专业的智能体分配到隔离的Git工作区进行并行开发。系统负责自动监控进度、处理代码合并,并生成结构化报告,清晰记录所有变更和下一步计划。
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使用MISP收集威胁情报
collecting-threat-intelligence-with-misp
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
244
本技能介绍如何使用MISP(恶意软件信息共享平台)收集和管理威胁情报。内容涵盖MISP的部署、配置多种威胁源(如TAXII、CSV),并利用PyMISP Python API进行编程自动化。它帮助用户构建完善的数据聚合流程,从而实现IOCs(指征)的自动化收集和关联分析,提升安全运营能力。
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部署蜜罐令牌进行入侵检测
implementing-deception-based-detection-with-canarytoken
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能利用Thinkst Canary API,可编程部署各种蜜罐令牌,如网页漏洞、DNS记录和AWS密钥。通过持续监控这些假资源,系统能在令牌被访问时实时触发警报,帮助用户构建多层次的欺骗防御体系,实现对潜在入侵和数据窃取的早期预警和全面审计。
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使用Semgrep编写定制SAST安全规则
implementing-semgrep-for-custom-sast-rules
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导如何使用Semgrep工具编写定制化的静态应用安全测试(SAST)规则。通过YAML模式匹配,用户可以编写规则来检测代码中的常见漏洞(如SQL注入、硬编码密钥)和不符合规范的编程实践,从而增强DevSecOps流程的安全性。
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使用Greenbone进行漏洞管理与扫描
implementing-vulnerability-management-with-greenbone
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能旨在利用python-gvm库,实现Greenbone/OpenVAS的自动化漏洞管理。用户可以编程创建扫描目标、执行漏洞扫描、监控扫描过程,并解析复杂的XML报告。最终输出结构化的JSON报告,用于安全评估和合规性检查,从而建立完整的安全检测流程。
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PLC固件安全分析工具
performing-plc-firmware-security-analysis
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具用于评估可编程逻辑控制器(PLC)固件的安全性,专注于检测硬编码凭证、后门函数、内存缺陷和安全漏洞。它支持主流工业平台(如西门子、罗克韦尔)的固件提取、静态分析和动态分析,并与已知良好基线进行完整性比对。此流程严格用于授权的实验室环境。
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