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紫队演习：检测能力验证

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导执行紫队演习，通过模拟真实攻击威胁（红队），验证现有安全监控规则（蓝队）的检测有效性。它帮助安全运营中心（SOC）识别关键检测漏洞，优化分析师响应流程，从而全面提升整体安全防御能力。
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行业威胁态势评估分析器

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该工具用于对特定行业（如金融、医疗、能源）进行威胁态势评估。通过分析目标威胁行为体、常见攻击载体和行业漏洞，生成可操作的风险情报。帮助组织进行安全投资规划和高层风险报告。
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处理STIX/TAXII威胁情报流

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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用于处理通过TAXII 2.1服务器传输的STIX 2.1威胁情报捆绑包。该技能负责标准化和解析威胁情报（如指标、攻击者），并将数据路由到SIEM、TIP、EDR等接收系统。适用于集成新的外部威胁情报源或构建自动化情报共享流程。
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威胁行为体群组画像分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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用于构建高级持续性威胁（APT）组织、犯罪集团和黑客行为体的全面画像。该技能汇集了来自MITRE ATT&CK、Mandiant和CrowdStrike等主要情报源的战术、技术和流程（TTPs）文档、历史战役数据和归因指标，帮助组织更新威胁模型、确定防御控制优先级，并为行业特定风险准备高管简报。
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Rust测试模式与TDD开发指南

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affaan-m/everything-claude-code
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本文提供了一套全面的Rust测试实践指南。涵盖了单元测试、集成测试、异步测试、属性测试（Property-Based Testing）等多种高级测试模式。指导用户遵循TDD（测试驱动开发）的RED-GREEN-REFACTOR流程，以提高代码的可靠性和可维护性，并确保代码达到高覆盖率。
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保护工业控制系统远程访问

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一个关于为运营技术（OT）和工业控制系统（ICS）实施安全、深度防御式远程访问架构的综合指南。它涵盖了使用跳板机、实施多因素认证（MFA）、会话记录等最佳实践，并符合IEC 62443和NERC CIP-005等行业标准，适用于供应商和操作员的远程访问场景。
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威胁行为者基础设施追踪

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供先进的技术和代码示例，用于监控、绘制并追踪敌对行为者控制的基础设施图谱。它结合了被动DNS、证书透明日志、Shodan/Censys扫描和网络指纹识别等方法，以发现和追踪攻击者在C2服务器、钓鱼域名和漏洞资产等方面的活动轨迹，是高级安全运营和威胁情报的关键能力。
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SSVC漏洞分级与优先级管理

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具基于SSVC框架，提供一套结构化决策模型来对漏洞进行分级和优先级排序。它超越了传统的CVSS评分，综合考量了漏洞的实际利用状态（如CISA已知漏洞）、技术影响、自动化难度、任务关键性及公共影响等多个维度。最终输出“跟踪”、“关注”、“参与”或“立即行动”等四个可执行的修复建议，帮助安全团队提高安全运营成熟度。
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启动并行代理进行任务协同

spawn
alirezarezvani/claude-skills
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该命令用于同时启动N个子代理，让它们在独立的Git工作区内并行处理同一任务。它支持使用预设模板（如优化器、重构器），引导代理采取特定的解决策略。适用于需要多方协作、竞争性尝试的复杂软件工程任务，如代码重构、性能调优和缺陷修复等。
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跨平台智能体技能生成器

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FrancyJGLisboa/agent-skill-creator
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这是一个自主的智能体技能创建工厂。它能够接收用户提供的原始、非结构化的输入（如文档、截图、代码片段或模糊意图），并自动反向工程出完整的、生产级别的跨平台AI Agent技能。它弥合了人类难以精确表达的意图与Agent所需代码规格之间的差距，实现流程自动化。
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生成应用商店更新日志

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能旨在根据Git提交历史自动生成用户友好的应用商店发布说明（Changelog）。它能够深度分析提交记录，自动筛选出用户可见的功能改进、修复或新增特性，将其转化为精炼、易懂、且具有宣传性的要点列表，非常适合用于填写应用商店的“新功能”或版本更新说明。
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AI代码精简与范围控制

moyu
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能充当一个防过度工程的护栏，指导AI代码代理严格控制修改范围，确保代码的极简性。它强制AI只修改用户明确指定的文件和代码行，避免添加不必要的抽象层、未经请求的重构或超出范围的修改。适用于需要最简单、最直接解决方案，不希望AI过度“努力”的情况。
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