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活动目录攻击技术指南
active-directory-attacks
sickn33/antigravity-awesome-skills
287
本指南全面介绍了攻击微软活动目录(AD)环境的高级技术。内容覆盖了红队测试的完整生命周期,包括侦察、凭证窃取、Kerberos攻击、Pass-the-Ticket/Hash、NTLM中继攻击等。是渗透测试和安全防御验证的必备知识库。
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ADK智能体工程开发
adk-engineer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
430
用于架构、构建和生产化复杂的ADK智能体及多智能体系统。该技能遵循最佳实践,强调清洁的模块结构、强大的工具集成、全面的回归测试和部署自动化,确保交付可信赖、可部署的AI解决方案。
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AFL++ 多核模糊测试器
aflpp
trailofbits/skills
220
AFL++ 是 AFL 的升级版,支持多核模糊测试、丰富变异策略和 Docker/主机部署,适合大型 C/C++ 项目安全覆盖。
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大语言模型智能体评估
agent-evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
271
这是一个用于全面测试和评估大型语言模型(LLM)智能体的框架。它超越了简单的通过/失败判断,深入评估智能体的复杂行为、可靠性指标和能力一致性。适用于生产环境的监控,帮助识别高级AI智能体中的微妙故障模式。
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智能体性能优化工作流
agent-orchestration-improve-agent
sickn33/antigravity-awesome-skills
398
本工作流提供了一个系统性的框架,用于提升现有AI智能体的性能和可靠性。流程包括全面性能指标分析、详细的故障模式分类、高级提示词工程优化(如思维链和宪法AI),并最终通过结构化的A/B测试和受控部署,实现可量化、鲁棒的性能提升。
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Apache Airflow DAG最佳实践
airflow-dag-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
425
本技能提供构建生产级Apache Airflow DAG(有向无环图)的综合指南。它涵盖了操作符、传感器、测试、部署的最佳实践,用于设计健壮的数据管道。当您需要编排复杂的业务流程、管理ETL流程,或确保在生产环境中可靠地执行批处理任务时使用。
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代码覆盖率分析助手
analyzing-test-coverage
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
189
分析覆盖率数据,定位未测试的代码块,并在用户请求时生成详细的覆盖率报告,用于提升测试质量和指导覆盖率策略。
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授权逆向工程安全技术指南
anti-reversing-techniques
sickn33/antigravity-awesome-skills
234
本技能提供专业的双用途安全技术,用于分析受保护的二进制文件、进行恶意软件分析和授权的渗透测试。使用前必须严格确认书面授权、活动范围和法律合规性。该技术主要应用于CTF竞赛、学术安全研究和专业的安全审计场景,旨在提供防御性推荐和安全指导,严禁用于非法目的。
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授权逆向工程安全技术指南
anti-reversing-techniques
sickn33/antigravity-awesome-skills
234
本技能提供专业的双用途安全技术,用于分析受保护的二进制文件、进行恶意软件分析和授权的渗透测试。使用前必须严格确认书面授权、活动范围和法律合规性。该技术主要应用于CTF竞赛、学术安全研究和专业的安全审计场景,旨在提供防御性推荐和安全指导,严禁用于非法目的。
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API模糊测试漏洞狩猎
api-fuzzing-bug-bounty
sickn33/antigravity-awesome-skills
79
提供REST/SOAP/GraphQL接口模糊测试与渗透技巧,涵盖枚举、认证绕过、IDOR、注入、GraphQL专项攻击,帮助漏洞猎人识别并记录风险。
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Apollo CI/CD自动化测试配置
apollo-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
455
提供一套完整的Apollo.io集成CI/CD自动化流水线配置。该流程通过GitHub Actions实现,包括单元测试(使用MSW模拟,零API调用)、受保护的实时集成测试以及敏感信息扫描,确保SaaS应用部署的稳定性和安全性。
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Apollo API 故障诊断工具
apollo-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
306
该工具用于收集全面的诊断证据,以解决与Apollo.io API相关的疑难问题。它生成结构化的JSON包,包含环境信息(如Node.js版本、平台)、连接性测试结果、速率限制状态、API密钥类型验证以及对多个核心API端点的详细测试报告,是准备技术支持工单的必备工具。
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