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嵌入式固件分析与逆向工程

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sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

向量语义文件搜索命令行工具

sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

使用Volatility3检测堆喷射攻击

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能详细指导如何利用Volatility3工具箱，从内存转储文件（memory dumps）中检测和分析堆喷射攻击。通过扫描和分析NOP序列、可执行的异常内存分配区域以及嵌入的Shellcode，帮助安全分析师和取证人员识别内存利用和代码执行攻击的关键痕迹。

Office宏恶意代码分析工具

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该工具用于分析嵌入在Office文档（Word, Excel等）中的恶意VBA和XLM宏代码。它提供深度取证能力，能够提取、反混淆并追踪完整的攻击链，帮助分析人员识别自动执行触发器、恶意下载地址和文件写入技术，是调查网络钓鱼和恶意文档的关键辅助工具。

PDF恶意文件静态分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本套工具提供PDF文件的深度静态恶意分析能力。利用PDFiD、pdf-parser等专业工具，可在不打开或渲染文件的情况下，识别PDF中嵌入的恶意结构，如JavaScript代码、Shellcode、自动触发动作和漏洞利用载荷。是安全分析师进行威胁预检、取证调查和评估可疑附件攻击向量的关键手段。

嵌入式固件恶意软件分析指南

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能指南系统介绍了针对嵌入式系统、物联网设备、路由器及UEFI/BIOS固件的恶意软件分析方法。涵盖固件提取、文件系统分析、二进制逆向工程和rootkit检测等高级取证技术，旨在帮助安全专家发现设备中的后门、植入物和供应链威胁。

Polars Bio基因组工具

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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。

使用Binwalk进行固件提取与分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本指南详细介绍了使用Binwalk等工具进行固件逆向工程的完整流程。它涵盖了文件系统识别（如SquashFS）、熵分析以定位隐藏数据、组件提取，以及查找硬编码凭证和密钥，适用于物联网设备安全评估和漏洞研究。

跨栈代码库资产审计

affaan-m/everything-claude-code

repo-scan是一款强大的代码库审计工具，能够对大型、复杂的跨技术栈项目进行全面的资产分析。它能将代码文件分类为项目代码、第三方依赖或构建产物，并识别嵌入的外部库和版本。通过生成交互式HTML报告，为代码的归属权、冗余度提供四级评估（核心资产/提取/重构/废弃），是进行单体仓库重构和架构规划的必备利器。

PlantUML ASCII图表生成器

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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。

GitHub Copilot SDK：智能代理应用开发

github/awesome-copilot

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。

基因组区间机器学习工具箱

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Geniml是一个用于在基因组区间数据（BED文件）上进行机器学习分析的Python工具包。它提供了一系列先进的无监督方法，用于学习基因组区域、单细胞（scATAC-seq）和元数据的嵌入表示。核心功能包括Region2Vec、BEDspace、scEmbed等，支持构建共识峰集（Universe），可用于基因组学研究中的聚类和特征提取。

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