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Claude API 使用指南

claude-api
affaan-m/everything-claude-code
223
涵盖 Python 与 TypeScript SDK 上的 Claude API 集成方案，讲解消息、流式、工具调用、视觉解析、扩展思考、提示缓存、批量处理与 Agent 工作流，帮助构建高效低成本的 Anthropic Claude 应用。
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Kotlin Ktor 后端开发模式

kotlin-ktor-patterns
affaan-m/everything-claude-code
311
本指南提供一套完整的 Ktor 后端服务器架构模式，用于使用 Kotlin Coroutines 构建健壮、可维护的 RESTful API。涵盖了路由定义、插件配置（如认证、跨域）、依赖注入（Koin），并指导了如何进行WebSocket通信和单元集成测试。
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大模型结构化输出提取

llm-structured-output
sickn33/antigravity-awesome-skills
365
本技能旨在教授如何从大型语言模型（LLM）API中提取类型安全、结构化的数据，避免解析非结构化文本。内容涵盖主流模型（如OpenAI、Anthropic、Google）的最佳实践，包括使用JSON Schema定义结构、实现约束解码，以及构建包含重试机制的生产级数据管道。
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k6性能负载测试指南

k6-load-testing
sickn33/antigravity-awesome-skills
377
本技能指南详细介绍了如何使用 k6 工具对应用进行全面的性能和负载测试。它涵盖了API、WebSocket和浏览器场景的负载模拟，帮助用户编写真实的压力测试脚本（烟雾、负载、压力、耐久），分析性能瓶颈，并指导如何将测试集成到CI/CD流程中，确保系统在高负载下的稳定性。
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API网关日志安全分析

analyzing-api-gateway-access-logs
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该工具用于解析API网关（如AWS, Kong, Nginx）的访问日志，旨在检测常见的API安全漏洞和攻击行为。通过使用pandas进行统计分析，可以识别包括BOLA/IDOR漏洞、凭证扫描、速率限制绕过和注入攻击等多种威胁，适用于安全运营和威胁狩猎场景。
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URLScan恶意网址分析

analyzing-malicious-url-with-urlscan
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
341
本技能指导用户使用URLScan.io平台或API分析可疑URL。它在一个隔离环境中安全地捕获截图、DOM内容和网络流量，帮助用户调查网络钓鱼攻击、凭证收集和恶意重定向，从而避免将分析师系统暴露于风险。
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使用Cuckoo沙盒进行恶意软件分析

analyzing-malware-behavior-with-cuckoo-sandbox
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
136
本技能用于在高度隔离的Cuckoo沙盒环境中执行恶意软件样本，以安全地观察其完整的运行时行为。它可以捕获进程创建、文件系统修改、注册表变动、网络通信和关键API调用等细节，并生成详细的恶意行为报告和威胁情报，用于恶意软件分类和威胁溯源。
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使用Malpedia分析恶意软件家族关系

analyzing-malware-family-relationships-with-malpedia
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导如何利用Malpedia API进行高级恶意软件情报分析。用户可以追踪恶意软件家族关系，分析变种演变，提取用于检测的YARA规则，并绘制与特定威胁行为者的关联图谱。适用于安全研究人员和SOC分析师构建威胁模型。
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USB设备连接历史分析

analyzing-usb-device-connection-history
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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这是一项数字取证技术，用于调查可移动存储设备的连接历史。它通过深度解析Windows注册表（如USBSTOR、MountedDevices）、事件日志和SetupAPI日志中的关键数据，追踪设备连接和使用时间线，是识别数据外泄或内部威胁的关键证据链。
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威胁情报源聚合构建

building-threat-feed-aggregation-with-misp
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
255
本内容详细介绍了使用MISP平台构建威胁情报聚合系统。它涵盖了架构设计、如何从多个OSINT和商业源（如abuse.ch），汇集指标（IOCs），并利用Docker和Python API实现自动化关联、管理和分发，最终集成到SIEM和SOAR安全系统。
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Splunk威胁情报增强管道构建

building-threat-intelligence-enrichment-in-splunk
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
440
本指南详细介绍了如何在Splunk企业安全中构建自动化威胁情报增强管道。通过利用威胁情报框架，用户可以从多种外部源（如TAXII、CSV、自定义API）摄取、标准化和关联指纹识别物（IOCs）。该流程使用KV Store集合和查找搜索，将关键威胁上下文丰富到原始安全事件中，从而显著加速安全运营中心（SOC）的事件响应和分析。
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使用MISP收集威胁情报

collecting-threat-intelligence-with-misp
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
244
本技能介绍如何使用MISP（恶意软件信息共享平台）收集和管理威胁情报。内容涵盖MISP的部署、配置多种威胁源（如TAXII、CSV），并利用PyMISP Python API进行编程自动化。它帮助用户构建完善的数据聚合流程，从而实现IOCs（指征）的自动化收集和关联分析，提升安全运营能力。
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