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Terraform IaC安全审计
auditing-terraform-infrastructure-for-security
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
158
这是一个用于对Terraform IaC进行全面安全审计的指南。它结合了Checkov、tfsec、Terrascan和OPA等行业领先工具,用于在代码部署前检测关键漏洞,例如过宽的权限策略、公共资源暴露和缺失加密。它对于将强大的安全门禁集成到CI/CD流程和强制执行合规标准至关重要。
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论文自动改进循环
auto-paper-improvement-loop
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
85
该技能可自动模拟多轮次的学术论文改进流程,包括外部大模型评审、修正和重新编译。它旨在提升论文的写作质量、修正理论不一致性,并优化整体呈现结构。默认执行两轮改进,并支持传入风格参考论文以指导结构性修改。
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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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自主LLM研究迭代评审循环
auto-review-loop-llm
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该技能实现自主研究迭代优化流程。它利用兼容OpenAI的LLM,自动进行多轮评审、打分及提出改进方案,直至研究内容达到可提交(Ready)的专家级标准。它支持状态管理,模拟了完整的专业同行评审过程。
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自动研究论文多轮审阅
auto-review-loop-minimax
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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本技能实现了一个自主、多轮次的科研论文审阅循环,模拟顶级学术会议的同行评审过程。它能够迭代地对研究文档进行审查、发现不足、提出修改意见,并进行再审查,直到达到“准备就绪”的评估标准或达到最大轮次限制。适用于学术写作、论文完善或深度项目文档撰写。
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IOC威胁情报自动富集
automating-ioc-enrichment
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能旨在指导构建自动化工作流,用于利用多源威胁情报对原始的IOC(指标)进行自动富集。适用于集成到SOAR平台或Python管道中。通过自动查询VirusTotal、AbuseIPDB、MISP等多个数据源,可显著降低分析师的事件分诊时间,并标准化威胁上下文及置信度评分。
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对抗方基础设施追踪系统
building-adversary-infrastructure-tracking-system
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该系统用于自动化追踪并绘制敌对威胁行为者的C2网络图谱。通过整合被动DNS、WHOIS数据、证书透明度和IP富集等多种数据源,实现基础设施的交叉引爆(Pivoting),帮助安全分析师发现共享托管模式、监控域名重用,并构建完整的威胁情报关系图谱。
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自动化恶意软件分析流水线
building-automated-malware-submission-pipeline
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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用于构建全面的自动化恶意软件分析流水线。该工具能从EDR和邮件网关等多个源头收集可疑文件,自动提交至沙箱和多引擎扫描器,并生成详细的威胁判定和IOCs。适用于需要扩大高容量恶意软件初筛和事件响应能力的安全运营中心(SOC)团队。
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使用Sliver构建C2基础设施
building-c2-infrastructure-with-sliver-framework
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本教程详细指导如何使用Sliver框架构建和配置一个高韧性的C2(命令与控制)基础设施。内容涵盖多协议监听器(HTTPS/mTLS/DNS/WireGuard)的部署、重定向器配置、域欺骗技术,适用于高级红队渗透测试和安全评估。
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使用Sentinel构建云端SIEM
building-cloud-siem-with-sentinel
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指南详细介绍了如何使用Microsoft Sentinel构建云原生SIEM和SOAR平台。内容涵盖多云日志(AWS, Azure, GCP)的统一数据采集、撰写KQL高级检测查询进行威胁狩猎,以及利用Logic Apps实现自动化事件响应工作流,是复杂多云环境下的安全运营核心技能。
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使用Splunk SPL构建安全检测规则
building-detection-rule-with-splunk-spl
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导如何使用Splunk SPL编写高级的关联搜索规则。内容涵盖基于阈值、序列和异常检测等多种方法,用于在安全运营中心(SOC)环境中识别复杂的安全威胁,如暴力破解、横向移动和数据外泄,是提升SIEM检测能力的关键。
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Sigma规则生成与SIEM检测
building-detection-rules-with-sigma
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一套完整的Sigma规则构建流程,用于生成跨越不同SIEM平台(如Splunk、Elastic、Sentinel)的通用检测规则。它帮助安全团队将威胁情报和MITRE ATT&CK战术技术转换为标准化的、可移植的检测逻辑,实现检测规则的自动化生成、校验,并映射到具体的SIEM查询语言。
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