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技术方案对比与选型
learn-alternatives
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
289
这是一个专业的架构决策支持工具,旨在帮助开发者系统性地比较解决同一问题所使用的多种技术或设计模式。它会详细分析不同方案的优缺点、实现复杂度、运行性能和适用场景,从而帮助用户进行深入的架构思考和最优技术选型。
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循序渐进的概念学习指南
learn-teach
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
490
这是一个结构化的学习工具,采用分步进阶的方式讲解任何技术概念。它从基础定义、核心原理,逐步深入到实际应用、常见错误和进阶知识点,确保用户能系统、全面地掌握复杂知识体系。
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AI大模型安全测试与红队演练
llm-security
zhaoxuya520/reverse-skill
230
这是一套全面的框架,用于对大型语言模型(LLM)和AI智能体进行授权的安全评估。它涵盖了包括提示注入、工具滥用、RAG数据投毒、内存污染和系统提示词提取等关键漏洞。适用于红队演练、安全审计,确保AI系统在生产环境中的健壮性。
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macOS/Mach-O逆向工程指南
macos-reverse
zhaoxuya520/reverse-skill
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本指南详细介绍了macOS和Mach-O二进制文件的逆向工程方法。覆盖应用包体分析、Objective-C/Swift符号挖掘、代码签名和硬化运行时检查。通过静态分析(Ghidra/IDA)和动态分析(lldb/Frida),助力恶意软件分析和平台安全研究。
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恶意软件深度分析工作流
malware-analysis
zhaoxuya520/reverse-skill
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本技能提供了一套完整的恶意软件分析工作流。它涵盖了从初步分诊、深入的静态反编译(利用Ghidra/IDA Pro),到自动化沙箱动态分析和行为监控的全部流程。核心功能包括IOC提取、编写YARA规则和Sigma行为检测,适用于威胁情报研究和安全事件响应。
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将观察值名称映射至LOINC代码
mapping-loinc
maziyarpanahi/openmed
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本功能用于将自由文本的实验室和临床观察值名称,映射到标准化的LOINC代码。它通过考虑完整的六轴模型(成分、属性、时间、系统、量表、方法),来消歧模糊的术语。通过集成FHIR术语服务,支持US Core实验室结果和UCUM单位,确保代码的准确性和标准化。
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将OpenMed概念映射至SNOMED CT
mapping-to-snomed
maziyarpanahi/openmed
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本技能用于将OpenMed提取的临床概念跨度(如疾病、解剖结构、手术等)映射到SNOMED CT标准术语集。它通过标准的FHIR R4接口,在用户提供的术语服务器上执行复杂的概念解析,支持获取层级复杂的临床代码、进行子类查询(ECL)或进行不同标准代码(如ICD-10到SNOMED)的转换。
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监控平台错误报告生成
mcp-integration-reference
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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该技能提供了一种高级的监控平台(MCP)集成参考模式。它通过预先读取专属的“坑点”参考文件,来确保数据获取的准确性,有效规避了由于服务器API复杂行为、分页限制或细微查询规则导致的错误。它可以对错误数据进行根因分组分析,并生成结构化的、可操作的Markdown报告,帮助用户快速掌握系统健康状况。
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代码库开发方法论顾问
methodology-advisor
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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该工具通过分析您的整个代码库,评估项目的身份、团队规模、测试成熟度以及架构信号。它能够推荐最合适的、由AI辅助的开发方法论栈,如微服务或企业级治理模型,并提出关键问题,为您提供一个可立即执行的快速启动指南。
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移动应用逆向工程指南
mobile-reverse
zhaoxuya520/reverse-skill
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本指南提供了一套完整的Android和iOS移动应用逆向工程与安全测试方法论。内容涵盖信息收集、静态分析(反编译、代码结构分析)、动态插桩、网络流量拦截等全流程,尤其侧重于绕过SSL Pinning、Root检测、越狱检测和反调试等主流安全机制。
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药物提及标准化至RxNorm
normalizing-rxnorm
maziyarpanahi/openmed
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本技能利用公共RxNav API,将OpenMed提取的自由文本药物名称,标准化为RxNorm RxCUI。它能解决药物名称、品牌名、通用名、成分、剂量和剂型等复杂关系,提供稳定、规范的编码,适用于临床互操作性、数据分析、去重和构建US Core Medication资源。
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高级自主操作模式
not-your-babysitter
tech-leads-club/agent-skills
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这是一种高级的自主操作模式,旨在让AI代理能够独立、从头到尾解决复杂的任务,极少需要人工监督。该模式要求所有结论都必须基于确凿的证据(如实时网络搜索、代码库和工具集)。代理会优先执行行动而非提问,只会针对不可逆的动作、遇到的真正死局或无法自行判断的重大歧义进行汇报,适用于高效的工程和运营任务。
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