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搜索 AI 工具 ，共找到 912 条记录
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Phantom SOAR 自动化

implementing-soar-automation-with-phantom
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
418
借助 Splunk SOAR（Phantom）剧本自动完成告警分层、IOC 丰富、隔离动作与多工具联动，规范 SOC 响应流程并缩短处理周期。
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钓鱼邮件事件调查响应

investigating-phishing-email-incident
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
484
指导安全运营团队从邮件头、URL/附件分析，到影响用户识别与遏制行动，利用Splunk、Microsoft Defender、URLScan及沙箱等工具彻查钓鱼邮件事件。
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学术新颖性检测工具

novelty-check
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
388
本技能用于系统性地检测研究思路或方法的新颖性。它能够提取核心技术主张，并在全球文献（包括arXiv、谷歌学术、顶级会议等）中进行多源搜索，并通过高级模型进行交叉验证。最终生成结构化的报告，提供新颖性评分、最接近的现有工作和明确的研究建议，帮助用户避免重复研究。
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自定义数据包注入工具

performing-packet-injection-attack
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
453
使用 Scapy、hping3 和 Nemesis 制作并发送定制数据包，在授权测试中验证防火墙、IDS/IPS、协议处理及栈对欺骗、畸形和片段流量的防护能力。
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Subfinder 被动子域枚举

performing-subdomain-enumeration-with-subfinder
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
283
使用ProjectDiscovery的Subfinder被动收集目标域名的子域信息，配置各类数据源并将结果导入httpx、dnsx、nuclei等工具，帮助渗透测试或赏金团队完成攻击面绘制与资产确认。
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厚客户端应用渗透测试指南

performing-thick-client-application-penetration-test
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
198
本指南详细介绍了厚客户端（桌面应用）的渗透测试方法论。它涵盖静态和动态分析，旨在识别硬编码凭证、不安全本地存储、DLL劫持、内存操作和API通信缺陷等漏洞。使用 dnSpy、Procmon 和 Burp Suite 等工具，对企业和银行级桌面软件进行深度安全审计。
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无线网络渗透测试

performing-wireless-network-penetration-test
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
478
指导团队执行从监听到假AP搭建的无线渗透流程，使用 Aircrack-ng、Hashcat、Bettercap 等工具攻破 WPA2/WPA3、检测恶意热点并验证访客网络隔离。
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OWASP API 安全测试

testing-api-security-with-owasp-top-10
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
160
使用 Burp Suite、Postman、ffuf 等工具，有序评估 REST/GraphQL API，验证认证、授权、数据暴露、速率限制等 OWASP API 安全十大漏洞，确保上线前接口安全。
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编码代理评估

agent-eval
affaan-m/everything-claude-code
205
Agent Eval 是一款轻量 CLI 工具，在可复现的任务上对 Claude Code、Aider、Codex 等编码代理进行头对头比较，记录通过率、成本、耗时及一致性，并生成报告辅助选型。
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Solana AI智能体服务市场

maxia
sickn33/antigravity-awesome-skills
405
这是一个连接到Solana链上MAXIA AI-to-AI的市场工具。用户可以在此发现、购买和出售智能体之间的AI服务。功能覆盖了全面的加密货币情报（如情绪分析、趋势追踪）、DeFi收益查询、Web3钱包安全分析，是Web3领域综合性的智能服务平台。
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文件驱动的规划与上下文管理

planning-with-files-zh
OthmanAdi/planning-with-files
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这是一个文件驱动的规划系统，模拟“磁盘工作记忆”。它通过创建和维护 `task_plan.md`、`findings.md` 和 `progress.md` 三个持久化文件，来系统化地组织、跟踪和记录复杂的、多步骤的项目、研究和工作流程。适用于需要跨越多次工具调用和长时间交互的场景，确保上下文信息不会丢失。
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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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