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嵌入式固件分析与逆向工程
firmware-analyst
sickn33/antigravity-awesome-skills
407
本指南提供了一套完整的嵌入式固件分析和逆向工程工作流。内容涵盖了从硬件层面的数据提取(如UART、JTAG、SPI Dump),到文件系统解析(SquashFS, JFFS2),再到使用Ghidra等工具进行二进制代码分析,以及识别缓冲区溢出、命令注入等常见安全漏洞,是安全研究人员的必备技能。
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向量语义文件搜索命令行工具
vexor
sickn33/antigravity-awesome-skills
457
Vexor是一个基于向量技术的命令行工具,用于进行高级的语义文件搜索。它通过将文件内容转换为向量嵌入,并结合大型语言模型的能力,允许用户根据内容的“含义”而非简单的关键词进行文件查找。非常适用于需要处理大型代码库或文档集合的场景。
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应用密码审计自动化
performing-cryptographic-audit-of-application
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
395
自动化检查 Python 与配置文件中的密码算法、模式、硬编码密钥与 TLS 配置,标记风险并生成结构化整改建议,辅助应用安全评估与合规审计。
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固件恶意软件分析
performing-firmware-malware-analysis
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
88
对路由器、物联网设备、UEFI/BIOS 等固件镜像进行分析,发现隐藏的恶意代码、后门或未授权修改,涵盖固件提取、文件系统检查、逆向分析与引导包检测,适用于固件安全调查与设备验证。
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Polars Bio基因组工具
polars-bio
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
435
polars-bio 依托 Polars、Arrow 与 DataFusion,提供高性能基因组区间运算、BED/VCF/BAM/CRAM/GFF/FASTA 等生信文件读写、SQL 查询及流式处理,适合云存储与大文件场景,可替代 bioframe。
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跨平台代码仓库审计
repo-scan
affaan-m/everything-claude-code
77
repo-scan 提供跨栈代码仓库审计,按项目/第三方/构建分类每个源文件,识别嵌入库并根据归属、重复度与维护成本对模块给出核心/重构/弃用等建议,生成可交互的 HTML 报告供团队复审和决策。
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PlantUML ASCII图表生成器
plantuml-ascii
github/awesome-copilot
288
该工具能够将复杂的UML图表(包括时序图、类图、活动图等)转换为纯文本ASCII艺术图表。这对于需要在不支持图形嵌入的环境中使用图表的情况至关重要,例如终端文档、README文件或Git提交信息,确保了文档的可版本控制性和跨平台兼容性。
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GitHub Copilot SDK:智能代理应用开发
copilot-sdk
github/awesome-copilot
167
本SDK允许开发者将GitHub Copilot的高级智能代理工作流嵌入到自身应用中。它提供程序化接口,使您能够定义复杂的代理行为、管理工具调用和文件编辑,并实现实时流式响应。适用于构建高度智能的定制工具,实现多语言环境下的复杂自动化任务。
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Polars Bio基因组工具
polars-bio
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
224
polars-bio 依托 Polars、Arrow 与 DataFusion,提供高性能基因组区间运算、BED/VCF/BAM/CRAM/GFF/FASTA 等生信文件读写、SQL 查询及流式处理,适合云存储与大文件场景,可替代 bioframe。
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间接提示注入检测
indirect-injection-detection
Tencent/AI-Infra-Guard
430
用于检测目标劫持(Goal Hijack)漏洞,即当恶意指令隐藏在代理处理的外部内容源(如RAG检索文档、用户上传文件或网页内容)中时,阻止模型执行这些隐藏指令。它确保系统只根据明确的任务指令处理内容,而不是执行内容本身携带的额外命令。
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使用Claude进行工具调用与功能实现
clade-embeddings-search
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
418
本指南介绍了如何使用Anthropic的工具调用(Function Calling)功能构建高级AI智能体。它允许Claude根据用户的请求,自动判断是否需要执行外部操作,例如查询数据库、调用API或读取文件。核心流程是:发送用户请求 -> Claude返回工具调用指令 -> 用户代码执行工具 -> 将结果反馈给Claude,从而生成最终的综合回答。这对于构建具备外部交互能力的智能体工作流至关重要。
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Cohere SDK最佳实践模式
cohere-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
371
本文件提供了使用 TypeScript 和 Python 实现 Cohere AI API v2 的生产级代码模式和最佳实践。涵盖了单例客户端管理、重试机制、类型安全的聊天封装、流式处理、嵌入、重排和结构化JSON输出等核心功能。适用于建立团队编码标准或优化现有AI集成。
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