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GTM度量仪表盘

gtm-metrics
tech-leads-club/agent-skills
394
为AI产品的创始人和营收负责人设计GTM指标框架，在营收、效率、管道、留存、漏斗等维度选取核心指标，搭建可执行仪表盘并制定周检节奏，帮助追踪ARR、CAC、TTFV、NRR与归因表现。
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邮箱头部取证分析

analyzing-email-headers-for-phishing-investigation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
235
分析可疑邮件头部，追踪投递路径、核实 SPF/DKIM/DMARC 记录，辅助取证调查和应急响应，识别钓鱼源头与伪造行为。
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Linux系统痕迹分析

analyzing-linux-system-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
349
通过收集认证日志、用户历史、系统配置等Linux痕迹，识别持久化机制、追踪用户行为并发现未授权改动，为安全响应或取证调查提供证据。
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恶意软件网络流量分析

analyzing-network-traffic-of-malware
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
452
利用 Wireshark、Zeek、Suricata 和 Python 脚本分析恶意软件生成的网络流量，识别 C2 协议、数据外泄、DNS 隧道、HTTP/HTTPS 载荷以及信标行为，支持沙箱与实战响应中的网络检测与追踪。
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勒索软件泄露监控情报

analyzing-ransomware-leak-site-intelligence
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
89
从勒索软件泄露站点抓取结构化情报，追踪受害者曝光与集团动向，评估行业风险，辅助 SOC 采取前置防御。
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Splunk 日志安全分析

analyzing-security-logs-with-splunk
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
56
借助 Splunk Enterprise Security 和 SPL 将 Windows、代理、防火墙等多源日志串联，追踪认证异常与横向移动，构建事件时间线与检测规则，适用于日志驱动的安全事件调查。
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供应链恶意软件分析

analyzing-supply-chain-malware-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
207
分析供应链恶意软件的后门组件、注入代码和签名异常，追踪感染路径，提取 IOC，辅助制定检测规则与态势感知。
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拼写欺骗域名分析

analyzing-typosquatting-domains-with-dnstwist
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
53
通过 dnstwist 构建域名变种并检查 DNS/指纹相似度，识别注册的拼写欺骗、同形和冒名站点，帮助 SOC 进行威胁追踪、告警和下线处理。
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USB设备连接取证

analyzing-usb-device-connection-history
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
459
通过提取 Windows 注册表、SetupAPI 和事件日志，重建 USB 设备接入时间线，以便追踪可移动媒体行为并支持数据外泄调查。
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Windows 注册表工件分析

analyzing-windows-registry-for-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
282
指导调查员从取证镜像中提取注册表 hive，并使用 RegRipper 与 python-registry 分析安装软件、启动项、持久化与用户活动，以便在事件响应与威胁追踪中揭示系统滥用痕迹。
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对手基础设施追踪

building-adversary-infrastructure-tracking-system
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325
通过被动 DNS、证书透明、WHOIS 与 IP 丰富数据自动发现、映射并持续更新威胁行为者的 C2 网络，帮助团队快速追踪关联域名、主机与注册信息。
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漏洞老化与SLA追踪

building-vulnerability-aging-and-sla-tracking
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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构建漏洞老化与SLA追踪体系，对照基于严重度的处理时限计算漏洞生命周期，落地政策与自动升级机制，并输出合规与治理指标。
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