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启动文件夹持久化追踪

hunting-for-startup-folder-persistence
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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通过扫描 Windows 启动目录、分析元数据并监听 startup 文件夹的实时变化，识别 T1547.001 持久化植入并生成报告与告警，支撑威胁狩猎与防御覆盖验证。
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供应链妥协威胁狩猎

hunting-for-supply-chain-compromise
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
254
通过EDR 与 SIEM 数据追踪木马化更新、受损依赖、未授权代码和篡改构件，关联事件、确认真伪并输出处置建议，适用于主动威胁探测与事件响应。
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活动目录妥协调查

performing-active-directory-compromise-investigation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
183
通过分析身份验证日志、复制元数据、GPO变更与Kerberos异常，追踪活动目录中的持久化与横向移动，辅助事件响应与安全评估。
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云环境取证调查指南

performing-cloud-forensics-investigation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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指导在 AWS、Azure 和 GCP 云中收集日志、快照与元数据，追踪未经授权访问并保存证据，适用于安全事件响应与数字取证调查。
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自动化红队钓鱼模拟测试

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
230
该技能使用Python和gophish库自动化红队钓鱼模拟活动。用户可以创建带有追踪像素的邮件模板，配置SMTP发送协议，导入CSV目标群体，并启动全面的模拟测试。系统可分析打开率、点击率和提交的凭证等关键指标，为安全意识培训和漏洞评估提供重要数据。
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勒索软件钱包追踪

analyzing-ransomware-payment-wallets
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
191
通过分析区块链数据、聚类钱包、识别混币与交易所动向，为勒索软件事件响应、溯源与取证提供依据。
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Trackio：机器学习实验追踪

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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Trackio是一个专业的机器学习实验追踪和监控库。它支持用户通过Python API记录复杂的训练指标，设置结构化的诊断警报，并实时可视化实验状态。同时，它提供强大的命令行接口（CLI）来查询和导出数据，支持与Hugging Face Spaces同步，是进行自动化AI实验迭代和深度模型研究的理想工具。
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自动化GDPR数据主体访问请求

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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自动化管理GDPR/UK GDPR的数据主体访问请求，包括请求采集与核验、跨库文件的PII发现、数据映射与分类、豁免审查、模板化反馈、时限追踪与审计记录，适用于构建或审核合规的DSAR流程。
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生成Arize UI深层链接

arize-link
github/awesome-copilot
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本技能用于为Arize平台内的各种资源（如追踪、数据集、会话、评估器等）生成精确的深层链接。它要求收集特定的资源ID和时间范围，确保用户能够直接跳转到所需视图，是MLOps和AI数据分析流程中的关键工具。
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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
473
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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代码会话使用分析报告

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anthropics/claude-plugins-official
333
该工具生成一份可交互的HTML报告，用于详细分析Claude Code会话的使用指标。它追踪了Token消耗（输入/输出）、子代理调用、技能使用和缓存效率等关键数据。帮助开发者直观地了解资源消耗，识别工作流中的效率瓶颈和潜在的优化点，实现更经济高效的AI开发。
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系统化缺陷追踪与定位

trace-and-isolate
rohitg00/skillkit
460
提供一套系统化、结构化的方法论，用于定位复杂代码中的缺陷根源。核心技术涵盖二分搜索调试、Git bisect回溯、数据流与控制流追踪、组件隔离以及条件断点设置。适用于难以重现、或在大型代码库中难以确定错误源头的场景。
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