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搜索 规则化 ，共找到 113 条记录
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服务账户滥用检测

detecting-service-account-abuse
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
428
基于威胁狩猎流程，利用 EDR/SIEM 日志监控服务账户异常登录、横向移动与权限提升，帮助分析员研判、确认、上报并推进应急处置与规则优化。
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SOC警报疲劳缓解

implementing-alert-fatigue-reduction
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
481
通过优化检测规则、合并重复告警并引入基于风险的告警机制，缓解SOC告警疲劳，确保误报率高或告警量剧增时分析师仍能高效响应。
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AWS Config 合规自动化

implementing-aws-config-rules-for-compliance
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
419
实施 AWS Config 规则持续监控资源合规性，结合托管和自定义规则贴合 CIS/PCI DSS，配合 SSM Automation 自动修复并跨账户汇总合规数据。
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自定义 Semgrep 静态分析规则

implementing-semgrep-for-custom-sast-rules
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
443
介绍如何用 YAML 编写 Semgrep 规则，监测自定义漏洞、强化编码规范，并集成到 CI/CD 中实现多语言的持续静态分析保障。
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SIEM 检测用例实施

implementing-siem-use-cases-for-detection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
293
帮助SOC团队在Splunk、Elastic和Sentinel上构建设计检测用例，通过MITRE ATT&CK映射规则、阈值告警和行为分析，形成规范化的生命周期管理，扩展组织的威胁检测覆盖。
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学术论文LaTeX草稿生成

paper-write
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
195
本工具用于分步生成符合学术标准的LaTeX格式论文。它接收论文大纲、研究报告和图表等结构化输入，自动生成内容。功能包括根据目标会议或期刊（如ICLR, NeurIPS）设定排版规则、通过DBLP/CrossRef管理引文，并支持通过参考论文来调整论文的整体结构风格。
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YARA 恶意软件分级

performing-malware-triage-with-yara
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
278
利用 YARA 规则快速将样本归类、编写基于字符串与字节的检测规则，并将扫描流程接入自动化分级或狩猎管道，应对已知威胁。
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Elastic SIEM 威胁狩猎

performing-threat-hunting-with-elastic-siem
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
471
在 Elastic Security SIEM 中编写 KQL/EQL 猎杀查询，利用 Timeline 调查异常行为，并将成功的猎杀逻辑转化为检测规则，帮助团队识别自动检测未捕捉的威胁。
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业务逻辑安全测试

testing-for-business-logic-vulnerabilities
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
267
针对 Web 应用业务流程开展手工渗透测试，验证价格、数量、优惠、审批等核心规则能否被绕过、错用或并发滥用，补齐自动化扫描遗漏的逻辑缺陷。
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上下文预算与LLM优化

context-budget
affaan-m/everything-claude-code
85
本工具用于审计Claude Code会话中所有组件（如代理、技能、规则和MCP服务器）的Token消耗。它能分析上下文开销，识别冗余或臃肿的组件，并生成详细的上下文预算报告。帮助用户管理Token使用量，确保模型运行效率和性能。
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Nuxt 4渲染与性能最佳实践

nuxt4-patterns
affaan-m/everything-claude-code
479
本指南提供了Nuxt 4应用开发和调试的最佳实践。详细介绍了如何确保服务器端渲染（SSR）和客户端渲染（CSR）之间的水合安全，如何使用useFetch和useAsyncData进行高性能数据获取，以及如何利用路由规则和延迟加载优化应用性能。
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自动化智能体合规性测量

skill-comply
affaan-m/everything-claude-code
107
该工具用于评估编程智能体是否严格遵守了指定的技能或业务规则。它能自动生成不同严格度的测试场景，执行智能体，并通过LLM分析，生成一份详细报告，精确测量工具调用与预设工作流规范的合规性。
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