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搜索 CAPA ，共找到 394 条记录
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使用Chainsaw进行EVTX日志威胁狩猎

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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Chainsaw是一款快速的Rust编写的取证工具，适用于首次响应的威胁狩猎。它能利用完整的Sigma规则集和内置规则，分析收集到的Windows EVTX文件，并进行高速关键词/正则表达式搜索。此外，它还能分析shimcache、SRUM和事件日志时间间隔等特殊工件，支持离线运行，无需SIEM，是数字取证和威胁调查的利器。
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NetExec：横向移动与渗透测试工具

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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NetExec是一款用于授权渗透测试和红队演习的综合性多协议工具。它是一个功能强大的“瑞士军刀”，用于评估Windows、Active Directory和Linux环境。核心功能包括凭证验证、密码喷洒、网络共享枚举、跨协议命令执行（如SMB、WinRM、LDAP）、以及关键凭证（如SAM、LSA、NTDS）的转储。主要用于模拟横向移动和后渗透活动。
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部署Havoc C2红队框架

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供Havoc C2框架的完整生命周期操作指南。内容涵盖团队服务器的部署、Yaotl配置文件的编写，以及使用间接系统调用和睡眠混淆等高级技术生成高度规避的Demon代理。该技能专用于授权的红队演习，用于对抗模拟和验证EDR检测能力。
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1000基因组个体基因变异查询

onekgpd
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本工具用于查询1000基因组项目（1000 Genomes Project）数据集，涵盖3,202个全基因组测序个体的基因变异信息。用户可以根据特定区域或标准，查询携带该变异的基因位点、个体，或计算两个个体之间的亲缘关系。适用于进行高级、专业的基因组学和遗传学数据分析。
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AI智能体知识记忆管理系统

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个混合式、持久化、可搜索的知识记忆系统，专为增强AI智能体的能力而设计。它允许开发者记录、读取和搜索关键知识、架构决策和操作记忆，确保AI代理具备长期的上下文理解能力，并将发现自动同步到项目文档中。
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Gemini Omni Flash视频生成与编辑

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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基于Gemini Omni Flash模型，提供全方位的生成式视频创作和编辑能力。用户可以实现文本描述生成视频，利用单张图片生成动画，或通过参考图像和视频进行风格转换、修复和优化。适用于专业影视内容创作，支持多模态、高精度的视频处理。
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仓库维护与代码审计工具

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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一个专业的代码库健康检查和维护工具。它能系统性地审计代码库的多个关键维度，包括依赖项的安全性、CI/CD流程的同步性、文档的最新度，以及清理遗留的测试产物等。使用后会生成优先级明确的清理报告，并提供自动修复功能，帮助代码库保持最优状态。
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代码变更审查与优化

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于对代码差异（git diff）或指定代码范围进行全面、多维度的审查。它不仅检查代码语法，更从代码复用性、质量、效率、可读性和工程规范等多个角度进行深度审计。通过并行运行多个专业子代理，进行读取模式的分析，并可根据用户指令，安全地应用高可信度的代码优化和重构。
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使用TRL训练和微调大型语言模型

trl-training
sickn33/antigravity-awesome-skills
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使用此技能，您可以使用TRL库对基础大型语言模型进行高级训练和微调。它支持包括SFT、DPO、GRPO等在内的多种前沿模型对齐和优化技术。适用于需要根据特定任务需求，利用偏好数据和奖励模型定制化模型的场景。
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AI智能体能力配置管理

capabilities-manager
infragate/capa
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本技能是AI智能体项目能力的“单一事实来源”管理器。它通过`capa`命令行工具，负责管理技能、工具、服务器、规则和插件等所有配置。适用于任何需要初始化、安装、修改或排查AI项目能力配置的复杂开发场景。
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智能体技能：开发完整指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本文全面介绍了智能体技能（Agent Skills）的概念和实践，提供了一个结构化的知识库，用于为大语言模型（LLMs）提供可控的流程、工作流和工具。详细介绍了SKILL.md文件的结构、高效的三阶段加载机制，以及如何编写能力型和流程型技能。适用于构建和优化复杂的智能体应用。
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运行DeepSWE编程代理基准测试

run-deep-swe
sickn33/antigravity-awesome-skills
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用于对大型语言模型（LLM）进行全面的编码代理能力评估。它通过DeepSWE基准测试，使用OpenRouter和mini-swe-agent，对113个任务进行评测，生成可复现的性能得分和评估报告。适用于模型能力对比、开发评估和学术研究。
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