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Python 安全审计

python-security-auditor
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Python 安全审计可对 Python 项目进行漏洞和配置检查，帮助开发者发现安全隐患并优先修复，保持部署安全可靠。
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跨语言安全规则移植与验证

semgrep-rule-variant-creator
sickn33/antigravity-awesome-skills
467
本技能用于系统性地将已有的Semgrep安全规则移植到多个目标编程语言。它提供了一个完整的四阶段流程，包括适用性分析、测试驱动的规则创建和严格的验证，确保规则在多语言代码库中具有一致且准确的安全覆盖率。
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代码漏洞变体深度分析

variant-analysis
sickn33/antigravity-awesome-skills
146
该技能用于系统地识别大型代码库中的相似漏洞和缺陷。它指导用户利用CodeQL和Semgrep等工具，通过逐步泛化初始的漏洞模式，进行全面而深入的安全审计。适用于高级安全研究、漏洞挖掘和代码审计。
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语义代码库文件发现

vexor-cli
sickn33/antigravity-awesome-skills
333
Vexor CLI是一个强大的代码库搜索工具，它允许开发者根据“意图”（即功能或用途）而非精确的文件名或代码片段，在大型代码库中定位代码实现、文档定义或配置加载的位置。它极大地提升了在复杂代码库中进行语义层级搜索的能力。
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敏感数据零化安全审计

zeroize-audit
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该工具用于对C/C++/Rust等代码进行安全审计，专门检测敏感数据（如密钥、密码、PII）是否被正确“零化”（即清除）。它能够深入分析编译器优化（如DSE）可能移除或削弱的内存清理过程，确保代码在运行时不会泄露秘密信息，适用于安全关键代码库。
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视频智能分析研究

seek-and-analyze-video
alirezarezvani/claude-skills
338
借助 Memories.ai LVMM 发现并分析 TikTok/YouTube/Instagram/Vimeo 视频，生成摘要、会议记录与竞争洞察，构建可跨视频检索的知识库。
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自动化多轮研究评审循环

auto-review-loop
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
283
这是一个功能强大的自动化工具，用于管理多轮次的复杂研究或代码迭代改进。它能模拟外部评审过程，持续接收反馈、执行修复，并进行再评审，直至内容满足预设的优秀标准，或达到最大轮次限制。适用于需要高精度、自我修正质量控制的专业项目。
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自动化AI数据采集代理

data-scraper-agent
affaan-m/everything-claude-code
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该代理旨在为任何公开数据源（如招聘板、价格、新闻等）构建一个全自动、AI驱动的数据采集系统。它能定时抓取数据，利用免费的大语言模型（如Gemini Flash）进行数据富集和分析，并将结果结构化地存储到Notion、Sheets或Supabase等数据库中。适用于需要持续监控和跟踪网络数据的场景。
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凭证转储活动检测

detecting-t1003-credential-dumping-with-edr
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
360
本技能旨在提供一套全面的检测方法，用于识别操作系统级别的凭证转储行为（MITRE T1003）。通过结合EDR遥测、Sysmon进程访问监控和Windows安全事件关联，可有效捕获针对LSASS内存、SAM数据库和NTDS.dit文件的攻击，适用于主动威胁狩猎和事件响应。
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移动端不安全数据存储利用

exploiting-insecure-data-storage-in-mobile
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
320
本技能用于指导对移动应用本地存储的安全性进行全面评估和漏洞利用。它覆盖了Android和iOS设备中不安全的凭证存储、明文数据库、SharedPreferences以及关键文件系统路径的分析。适用于执行OWASP M9等深度移动渗透测试。
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NoSQL注入漏洞利用与测试

exploiting-nosql-injection-vulnerabilities
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
284
本工具和指南用于检测和利用MongoDB、CouchDB等NoSQL数据库中的注入漏洞。它模拟了高级攻击，包括身份验证绕过、$regex盲注以及通过$where操作符执行JavaScript等。适用于进行API和Web应用的安全渗透测试。
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云端敏感数据保护与治理

implementing-cloud-dlp-for-data-protection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了使用亚马逊Macie、Google Cloud DLP等主流工具，在云存储、数据库和数据管道中实现数据丢失防护（DLP）的流程。它可以自动发现、分类、去标识化和保护敏感数据（PII、PHI）。这对于满足GDPR、HIPAA、PCI DSS等全球合规性要求，并构建完善的云数据治理体系至关重要。
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