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LLM 提示工程

prompt-engineer
Jeffallan/claude-skills
167
面向大模型应用，设计、优化并评估提示词，兼顾链路思路、few-shot、系统人格、结构化输出与评测框架，确保准确性与令牌效率，便于量化监控和版本管理。
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Sentry 可观测性集成

sentry-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
100
指导团队将 Sentry 与已有日志、指标和 APM 平台打通，统一追踪、仪表盘与告警，实现全链路可观测操作。
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Sentry 架构参考

sentry-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
386
指导企业级 Sentry 集成的架构设计与落地，涵盖项目分层、SDK 配置、错误处理、链路追踪、告警路由等最佳实践。
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分布式链路追踪配置

setting-up-distributed-tracing
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
144
自动化在微服务架构中配置分布式链路追踪，涵盖后端选择、服务打点策略与配置文件生成，从而实现全链路可观测性并辅助性能排查。
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Torchscript 导出器

torchscript-exporter
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
310
在机器学习部署场景中提供 Torchscript 导出实战指导，自动响应相关请求，并产出符合行业规范的代码与配置，帮助构建可用模型部署链路。
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TwinMind 可观察性方案

twinmind-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
376
为 TwinMind 集成提供 Prometheus 指标、OpenTelemetry 链路、结构化日志、告警规则和 Grafana 看板，涵盖错误率、延迟、令牌与限流态势，便于监控与快速响应。
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Vercel 可观测性配置

vercel-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
431
为 Vercel 集成构建端到端的可观测性流水线，涵盖指标采集、分布式链路、结构化日志和告警规则，让团队通过仪表盘实时掌握部署健康并及早发现故障。
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工具调用可靠守护者

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sickn33/antigravity-awesome-skills
149
智能可靠性封装，全程监控工具调用、自动重试、修复错误响应并在多步骤链路中续点恢复，让工作流无需额外代码即可自愈，专注保持链路可靠。
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Office宏恶意代码分析

analyzing-macro-malware-in-office-documents
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
446
通过 olevba、oledump 及 VBA/XLM 反混淆工具分析 Word/Excel/PowerPoint 中的恶意宏，提取下载链路、持久化和反分析手法，辅助文档级威胁溯源。
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恶意软件隐蔽通道检测

analyzing-network-covert-channels-in-malware
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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利用 Python 配合 PCAP/Zeek 数据分析 DNS 隧道、ICMP 外发、HTTP 隐写与协议滥用等恶意软件隐蔽通信，帮助安全团队迅速定位可疑域名与链路。
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易失证据采集指引

collecting-volatile-evidence-from-compromised-host
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
191
为事故响应人员提供在主机被攻破后，通过内存、网络、进程等高波动数据采集证据的流程与注意事项，保障链路完整便于后续调查和司法使用。
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Suricata网络监控部署

configuring-suricata-for-network-monitoring
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
372
指导部署 Suricata 入侵检测/防御系统，调优 AF_PACKET、规则更新与 EVE JSON 日志，适配 SIEM 平台，实现 10+Gbps 链路的实时网络流量检测与威胁拦截。
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