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主动威胁侦测
threat-detection
alirezarezvani/claude-skills
177
提供结构化的威胁狩猎流程、IOC分析与统计异常检测,帮助在自动化控制缺失时提前发现潜伏攻击行为。
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AWS探测器云威胁狩猎
performing-cloud-native-threat-hunting-with-aws-detective
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
240
本技能指导用户使用AWS探测器(AWS Detective)进行云原生威胁狩猎。它利用行为图、实体调查时间线和GuardDuty关联,自动分析AWS日志(如CloudTrail、VPC Flow Logs等)。可帮助安全分析师高效调查可疑IAM用户、检测横向移动,并将复杂的攻击链进行关联分析。
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深入客户心理画像分析
customer-psychographic-profiler
sickn33/antigravity-awesome-skills
298
该技能模拟消费者心理学家,通过分析用户的深层欲望、恐惧、身份认同和世界观,构建立体化的心理画像。它超越了简单的基本信息,挖掘驱动消费行为的底层情绪和核心需求,适用于品牌定位、文案撰写和用户旅程设计等场景。
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Flutter应用Firebase分析集成
firebase-analytics
evanca/flutter-ai-rules
485
本指南详细介绍了如何在Flutter应用中正确集成Firebase Analytics。内容涵盖项目配置、自定义事件和参数的记录、用户属性设置以及屏幕浏览跟踪等最佳实践,帮助开发者准确地衡量和分析用户行为,构建转化漏斗。
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Golang可观测性:监控与追踪
golang-observability
samber/cc-skills-golang
184
用于构建高质量、高可观测性的Go服务技能。涵盖了五个关键信号的最佳实践:结构化日志(slog)、Prometheus指标、OpenTelemetry分布式追踪、性能分析(pprof)和用户行为监控(RUM)。适用于新功能开发、代码审查或整体代码库审计,确保系统状态可被全面追踪和诊断。
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Mixpanel自动化产品分析
mixpanel-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
302
这是一个全面的Mixpanel产品分析自动化工具箱,通过Rube MCP提供数据查询能力。它可自动化处理事件聚合、详细分群、转化漏斗分析、用户画像管理、用户群组跟踪以及执行自定义JQL查询等复杂数据任务,特别适用于需要深入分析用户行为模式的数据分析师和产品经理。
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PostHog产品分析与功能自动化管理
posthog-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
259
该工具集通过Rube MCP自动化PostHog核心产品分析功能。用户可以实现事件数据捕获、查询和过滤、管理功能开关(创建、查看)以及获取用户详细资料。适用于需要集成高级产品跟踪、用户行为分析和A/B测试工作流的开发和数据分析场景。
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Amplitude 分析自动化
amplitude-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
256
通过 Composio 的 Rube MCP 工具链自动化 Amplitude 分析,支持发送事件、查用户行为、管理用户群组并同步身份,且先调 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取最新 schema,确保快速完成常见分析操作。
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LLM追踪导出与行为分析
arize-trace
github/awesome-copilot
424
该技能提供全面的工具,用于下载、导出和深度检查Arize追踪和跨度(Spans)。它帮助用户理解大型语言模型(LLM)应用的完整执行流程,用于调试运行时错误和进行根本原因分析。用户可按追踪ID、跨度ID或会话ID筛选数据,进行深度行为分析。
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数据库迁移缺陷报告撰写指南
creating-oracle-to-postgres-migration-bug-report
github/awesome-copilot
222
本文档提供了在执行Oracle到PostgreSQL数据库迁移时,撰写结构化缺陷报告的完整指南。它详细介绍了缺陷报告必须包含的要素,包括缺陷严重性、根因分析、复现场景和解决方案。核心指导原则是以上游的Oracle行为为基准,确保记录全面准确,从而提升缺陷追踪和修复的效率。
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根因系统化调试流程
systematic-debugging
jnMetaCode/superpowers-zh
82
本流程提供了一套系统化、四阶段的软件调试方法论。核心原则是:必须找到问题的根本原因,而不是修补表面症状。流程涵盖了从根因调查(数据流追踪、收集证据)、模式分析、科学假设验证,到基于测试的最终修复实施。适用于任何复杂的生产环境Bug、失败的测试用例或系统异常行为。
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Python离散事件仿真框架
simpy
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
126
SimPy是一个基于Python的进程式离散事件仿真框架。它用于模拟实体在共享资源下随时间发生的复杂系统。适用于分析排队系统、制造流程、网络流量、物流或服务运营等,帮助用户在实际部署前测试系统行为并优化资源分配。
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