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Timesketch：协作取证时间线分析

building-incident-timeline-with-timesketch
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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Timesketch是一个协作式的开源取证平台，专为安全团队设计。它能够摄取和标准化来自多种来源（如日志、工件）的安全数据，用于重建复杂的攻击时间线。通过可视化和内置分析器，用户可以追踪事件发生的时间顺序，进行深度取证调查和完整的事件报告撰写。
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研究新颖性查验与评估

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个专业的学术研究工具，用于系统地检查提出的研究方法或技术创意是否具有新颖性。它引导用户提取核心技术主张，并在多个学术来源（如arXiv、顶级会议）进行多维搜索。最终生成结构化的《新颖性报告》，提供相似工作、关键差异点和整体学术评估，确保研究贡献的唯一性。
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电力电网网络安全评估

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供全面的电力电网关键基础设施网络安全评估，覆盖EMS、SCADA及变电站自动化系统。主要用于验证NERC CIP合规性，深入分析IEC 61850协议安全，并保护PMU网络免受高级网络攻击。适用于监管审计和运营安全审查。
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使用Plaso进行取证时间线重建

performing-timeline-reconstruction-with-plaso
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南展示了如何使用Plaso（log2timeline）构建全面的数字取证超级时间线。它详细介绍了完整的操作流程，包括处理磁盘镜像和各种日志（MFT、注册表、浏览器历史），生成标准的CSV和JSONL导出文件，并在Timesketch等工具中进行可视化分析，从而实现深入的调查取证。
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硬预测未来

hard-predict-future
davepoon/buildwithclaude
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一个融合 Claude 情报与 Python 计算的 12 步严谨前瞻分析助手，用于高风险未来预测、技术采纳、地缘政治等问题，自动推理合理时间跨度并生成结构化信号。
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未来预测激活指南

soft-predict-future
davepoon/buildwithclaude
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Soft Predict Future 是一个面向未来结果的结构化预测引擎，只要用户咨询“会发生什么”、“谁会胜出”等时间敏感问题就会启用，强调必须执行九个步骤（验证、信号收集、评分、驱动因素提取等），并要求开启网络搜索以便提供依据。
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AI模型行为透视检测

bdistill-behavioral-xray
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能可系统性地探测AI模型的六大行为模式，包括推理能力、拒绝边界、格式化习惯和知识接地性。它生成包含雷达图和可操作洞察的HTML报告，帮助用户了解模型的真实行为，用于模型选型比较、安全审计或红队测试。
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自主DevSecOps治理编排器

aegisops-ai
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个智能治理编排工具，深度集成AI推理能力到整个软件开发生命周期（SDLC）。它能自动审计Linux内核补丁的安全漏洞、分析Terraform计划以防范云成本超支（FinOps），并根据自然语言需求生成遵循最小权限原则的K8s安全配置。
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诚实工作评价

self-eval
alirezarezvani/claude-skills
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通过双轴评分、强制反方论证和持续历史记录，帮助 Claude Code 在完成任务后进行诚实且防膨胀的自评。
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技术决策记录与文档编写指南

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addyosmani/agent-skills
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本指南提供了技术文档的最佳实践，强调记录技术决策的背景和原因（*为什么*），而非仅仅记录代码（*是什么*）。它详细指导如何创建架构决策记录（ADRs），用于记录数据库选型、API设计等重大架构决策，确保团队成员能理解技术选型背后的深层考量、约束和权衡取舍。
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压缩型规范提交消息生成器

caveman-commit
JuliusBrussee/caveman
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这是一个遵循规范提交格式（Conventional Commits）的工具。它能自动生成高度精简且准确的提交消息，严格控制主体和正文的长度。只有当存在明显的“为什么”（Why）或破坏性变更时，才会生成详细正文，确保项目历史记录的清晰度和专业性。
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组合情节细节进行剧集搜索

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EverMind-AI/EverOS
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这是一种提高剧集搜索命中率的高级技巧。当搜索特定电视剧时，不要仅依赖泛泛的类型或年代，而是将2-3个极具辨识度的情节细节（如角色牺牲、特定季度的事件）组合成一个查询。这种组合方法能利用情节点的独特性，快速精准地定位目标剧集。
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