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网络钓鱼邮件事件调查流程

investigating-phishing-email-incident
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
230
本技能用于安全运营中心（SOC）和数字取证专家，提供网络钓鱼邮件事件的全流程调查指南。涵盖邮件头分析（SPF/DKIM/DMARC）、恶意URL/附件的沙箱检测，通过SIEM和代理日志确定事件范围和受影响用户，并指导执行邮件移除等遏制措施。
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中间人威胁钓鱼检测防御

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
180
本指南详细介绍了如何检测和防御高级的中间人威胁（AiTM）钓鱼攻击。此类攻击使用反向代理绕过多因素认证（MFA）。内容涵盖了部署FIDO2、配置条件访问策略和在SIEM中监控会话劫持等关键防御技术。
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无代理漏洞扫描与评估

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能旨在实现跨环境（包括本地、云端和容器）的无代理漏洞扫描。它利用SSH、WMI等标准网络协议，并结合云提供商的API进行磁盘快照分析，无需在目标系统上安装任何客户端代理，适用于安全审计和合规性检查。
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使用ScoutSuite进行AWS安全审计

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具利用ScoutSuite对AWS环境进行全面的、无代理的安全态势评估。它可以查询所有AWS服务，枚举所有资源，识别配置错误（如公共存储桶、权限过大的IAM策略），并生成包含严重性分级的详细报告，适用于安全审计和合规性检查。
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使用EvilGinx3绕过MFA的钓鱼攻击

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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EvilGinx3是一个先进的中间人（AiTM）框架，用于红队演练。它超越了传统的凭证收集，通过充当透明代理，拦截整个身份验证流程，包括会话Cookie和多因素认证（MFA）令牌。这使得安全专业人员能够评估组织抵御复杂账户接管攻击的安全性。
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Web缓存欺骗攻击指南

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
307
本技能指南提供了执行Web缓存欺骗攻击的详细方法。它涵盖了利用路径规范化差异、分隔符滥用和缓存键操纵等方面，用于评估CDN或反向代理（如Cloudflare）是否会将敏感的认证内容错误地缓存，从而被未授权攻击者获取。
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Web缓存投毒攻击技术

performing-web-cache-poisoning-attack
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南为安全专业人员提供了一套完整的Web缓存投毒攻击方法论。内容涵盖如何识别CDN和反向代理的缓存机制，发现非缓存键化的HTTP头（如X-Forwarded-Host），并指导执行投毒攻击，适用于授权的安全渗透测试。
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AgentHub协作消息看板

board
alirezarezvani/claude-skills
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这是一个为AgentHub设计的中心化消息看板，用于管理多智能体协作流程。它允许AI代理和协调器通过结构化的看板进行通信、任务分发、进度更新和结果记录。适用于监控和审计复杂的、多智能体工作流，确保整个流程透明化。
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代码转PRD：需求文档生成

code-to-prd
alirezarezvani/claude-skills
392
该工具能够自动逆向分析任何全栈或单栈代码库，生成完整的《产品需求文档》（PRD）。它深入分析路由、组件、API集成和业务逻辑，支持React、Vue、Django、FastAPI等主流技术栈。输出的PRD内容既满足产品经理对业务功能理解的需求，也提供足够的工程细节，可供工程师或AI代理重构整个系统。
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编码代理性能对比评估

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affaan-m/everything-claude-code
430
本工具是一个轻量级的CLI，用于系统性地对多个编码AI代理（如Claude Code, Aider等）进行“过招”评测。用户通过定义YAML任务，指定代码修改、测试和判断标准，从而量化地获取诸如通过率、API成本、耗时和一致性等关键指标，帮助团队做出基于数据的最佳代理选择。
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上下文预算与LLM优化

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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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PydanticAI：类型安全LLM代理框架

pydantic-ai
sickn33/antigravity-awesome-skills
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PydanticAI 是一个强大的 Python 框架，它将 Pydantic 的类型验证能力引入大型语言模型（LLMs）。它允许开发者构建生产级的 AI 代理，确保 LLM 的输出具有严格的结构化和数据类型安全，不再仅仅是原始文本。框架支持工具调用、依赖注入和多模型兼容性，适用于需要高可靠性和准确数据结构的复杂 AI 场景。
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