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Azure AI图像分析Java开发工具包
azure-ai-vision-imageanalysis-java
sickn33/antigravity-awesome-skills
265
本SDK为Java开发者提供了访问Azure AI Vision高级图像分析功能的能力。它允许应用程序执行多种视觉任务,包括OCR文本提取、生成图像描述、检测带边界框的物体、识别内容标签以及智能裁剪。适用于需要对图像内容进行深度理解和结构化数据提取的场景。
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Azure视觉图像分析Python套件
azure-ai-vision-imageanalysis-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
401
本SDK是Azure AI Vision的Python客户端,用于执行全面的图像分析任务。它可以生成详细的图片描述、提取内容标签、检测图像中的对象和人物,执行OCR文字识别,并提供智能裁剪区域建议。适用于需要进行深度计算机视觉分析和内容理解的场景。
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数据库迁移可观测性与CDC监控
database-migrations-migration-observability
sickn33/antigravity-awesome-skills
284
本技能提供专业的模板和最佳实践,用于构建健壮的数据库迁移可观测性基础设施。内容涵盖实时数据同步(CDC)、指标收集(Prometheus/Grafana)以及异常检测。适用于需要搭建CDC流水线(如Debezium与Kafka)或实现复杂数据库变更监控的场景。
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Deepgram实时流式语音转录
deepgram-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
451
本指南展示了如何使用Deepgram的WebSocket API实现稳定、低延迟的实时流式语音转录。内容涵盖了麦克风输入采集、说话人指纹识别(diarization)、语句结束检测以及自动重连机制。适用于构建专业的语音助手、直播字幕系统或实时语音AI应用。
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SQL 注入测试
sql-injection-testing
sickn33/antigravity-awesome-skills
390
对 Web 应用进行系统的 SQL 注入漏洞评估,通过检测参数、构造有效载荷、验证利用路径,收集证据并提出修复建议,用于授权安全测试与防御验证。
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界面视觉回归检测
testing-visual-regression
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
237
本技能用于检测用户界面组件的视觉回归。通过捕获屏幕截图并与预设的基线(baseline)进行像素级的对比,可以有效找出代码迭代、不同设备或环境导致的意外样式或布局变化,确保UI的一致性和稳定性。
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Adaptyv 蛋白质实验平台
adaptyv
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
212
引导如何使用 Adaptyv Bio Foundry API 与 Python SDK 设计蛋白实验、提交序列、自动化流程,并获取 BLI/SPR 与热稳定性等检测结果,适合需要采集实验数据的开发者与科研人员。
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利用MITRE ATT&CK分析威胁行为
analyzing-apt-group-with-mitre-navigator
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
217
本技能指导用户使用Python编程方式,查询和分析ATT&CK框架中的高级持续性威胁(APT)组技术和战术(TTPs)。通过生成多层覆盖图,可以直观地识别组织的安全检测盲区(Detection Gaps),从而构建更具有针对性的威胁防御体系。
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Cobalt Strike C2配置文件分析
analyzing-cobaltstrike-malleable-c2-profiles
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
356
本工具集用于深度解析Cobalt Strike可变C2配置文件。它能提取关键的攻击指示器(IOCs),包括HTTP头、DNS配置、URI模式和用户代理。该分析过程对于进行威胁狩猎、开发网络检测签名(如Suricata/Snort规则)以及理解高级持久性威胁所使用的规避技术至关重要。
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命令与控制通信协议分析
analyzing-command-and-control-communication
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
310
本技能旨在帮助安全分析师对恶意软件的命令与控制(C2)通信协议进行逆向分析。通过分析捕获的网络流量,可以识别信标(beacon)模式、解码自定义协议结构(如HTTP、DNS),并绘制C2基础设施图谱,从而用于高级威胁检测和威胁情报收集。
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恶意网络流量分析指南
analyzing-network-traffic-of-malware
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南提供了一套完整的恶意软件网络流量分析方法。使用Wireshark、Zeek、Suricata和Python等工具,分析PCAP文件,旨在识别C2通信、数据外泄通道、DGA行为和周期性心跳包(Beaconing),是进行安全取证和网络威胁检测的必备技能。
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Wireshark网络流量分析与取证
analyzing-network-traffic-with-wireshark
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
222
本技能是使用Wireshark和tshark进行的深度数据包检测和网络取证指南。它用于事件响应和网络安全调查,帮助用户捕获、过滤和分析网络数据包,以识别恶意命令与控制流量、诊断协议问题、提取攻击指标(IOCs)和重构数据泄露路径。适用于安全规则验证和网络异常分析。
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