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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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智能工具调用可靠性保障

tool-use-guardian
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个为AI智能体设计的先进可靠性封装层。它能实时监控工具调用过程，自动处理和恢复多种失败场景，例如JSON截断、API超时、速率限制或多步骤链条中断。通过故障分类、检查点恢复和学习机制，确保复杂的、依赖外部工具的智能体工作流能够保持高度的稳定性和鲁棒性。
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安卓恶意软件静态分析

analyzing-android-malware-with-apktool
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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用于对安卓恶意APK文件进行深入的静态逆向分析。它能够利用androguard等工具，检测危险的权限组合、可疑的API调用（如反射、加密）、动态代码加载模式，并提取攻击指征（IOCs），是安全分析师进行威胁情报和事件调查的必备技能。
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云存储访问模式分析

analyzing-cloud-storage-access-patterns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
85
该工具用于检测AWS S3、GCS和Azure等主流云存储平台的异常访问模式。通过分析云审计日志，能够识别出关键的安全威胁，例如非工作时间的大批量数据下载、API调用激增、来源IP地址异常变化等，从而利用统计基线和时间序列异常检测技术，协助进行主动威胁狩猎和安全事件调查。
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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
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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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AWS云日志异常检测

detecting-aws-cloudtrail-anomalies
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能利用boto3分析AWS CloudTrail日志，建立正常API调用行为的统计基线。它可以检测出异常的API调用模式，例如新来源、地理位置异常或高频使用，从而识别出凭证泄露、权限提升或内部威胁，为安全调查和威胁狩猎提供详细报告。
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爆函数级别授权测试

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于自动化API的爆函数级别授权（BFLA）测试。它模拟低权限用户尝试通过篡改参数或调用，访问或执行管理员端点和特权功能。该测试对于进行全面的API安全审计，并验证基于角色的访问控制（RBAC）的有效性至关重要。
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实现API速率限制与节流控制

implementing-api-rate-limiting-and-throttling
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能详细介绍了如何使用令牌桶和滑动窗口等算法，为API实现强大的速率限制和节流控制。其目的是保护后端系统免受暴力破解、撞库攻击和资源耗尽等恶意行为。核心内容包括配置基于用户、IP和端点的调用限制，利用Redis进行分布式计数，并实现标准的HTTP 429错误响应，达到防止API滥用的目的。
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RESTler状态化API模糊测试

performing-api-fuzzing-with-restler
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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使用RESTler工具对REST API进行状态化安全模糊测试。它能解析OpenAPI规范，自动生成模糊测试语法，通过执行复杂的API调用序列，发现传统测试难以覆盖的深层安全漏洞，如注入攻击、资源泄露和服务器内部错误，适用于CI/CD和系统安全回归测试。
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AWS云环境取证分析

performing-cloud-forensics-with-aws-cloudtrail
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具提供一套完整的AWS云环境取证调查工作流。通过利用CloudTrail日志和boto3/Athena等工具，用户可以重构攻击者的行为链，识别受损的凭证，分析可疑的API调用模式，并生成详细的事件响应报告。
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安卓动态应用行为分析

performing-dynamic-analysis-of-android-app
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于利用Frida、Objection等工具对安卓应用进行深度运行时动态分析。它可以观察应用的实际运行行为，拦截关键API调用，监控网络通信，并绕过客户端的反检测机制。适用于发现静态分析无法覆盖的运行时安全漏洞和分析混淆代码。
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PE文件静态恶意软件分析

performing-static-malware-analysis-with-pe-studio
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导用户使用PEStudio等工具对Windows PE文件进行静态取证和恶意软件分析。核心功能包括检查文件结构、计算代码节熵值、识别可疑的系统API调用（如进程注入、持久化机制），以及从文件中提取混淆字符串和攻击指标（IoCs），用于安全地进行初步恶意样本分类和溯源。
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