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跨站脚本漏洞深度检测

testing-for-xss-vulnerabilities
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
497
用于全面检测Web应用中的跨站脚本（XSS）漏洞。技能覆盖反射型、存储型和DOM型三种注入场景，指导测试人员识别输入点和输出上下文。通过定制化Payload，可以进行深度的安全评估，绕过各种安全过滤机制。
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使用Burp Suite测试XSS漏洞

testing-for-xss-vulnerabilities-with-burpsuite
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
309
本指南详细介绍了如何使用Burp Suite等专业工具（如Repeater、Intruder）来识别和验证跨站脚本（XSS）漏洞。内容覆盖了反射型、存储型和DOM型三种主要的XSS类型，并提供了绕过安全过滤器和CSP的进阶技巧，是进行Web应用安全渗透测试的关键步骤。
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移动API认证安全测试

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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这是一套用于对移动应用后端API进行深度安全评估的指南。它覆盖了对认证、不安全令牌管理（包括JWT和不透明令牌）、会话固定、权限提升以及IDOR（对象级授权缺陷）的识别。适用于进行渗透测试和API安全评估的专业人员。
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WebSocket API安全漏洞测试

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能集提供了评估实时WebSocket API（ws://或wss://）安全性的全面框架。内容涵盖了包括跨站WebSocket劫持（CSWSH）、认证绕过、消息注入攻击、输入验证缺陷和消息泛滥导致的拒绝服务（DoS）等关键安全检测。通过使用Burp Suite和Python，可模拟恶意载荷，确保实时通信通道的安全性。
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威胁行为者基础设施追踪

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供先进的技术和代码示例，用于监控、绘制并追踪敌对行为者控制的基础设施图谱。它结合了被动DNS、证书透明日志、Shodan/Censys扫描和网络指纹识别等方法，以发现和追踪攻击者在C2服务器、钓鱼域名和漏洞资产等方面的活动轨迹，是高级安全运营和威胁情报的关键能力。
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Splunk ES安全告警分类与处置

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能指导安全运营中心（SOC）一级分析师使用Splunk ES，系统性地处理和调查安全告警。流程涵盖了告警优先级排序、关联证据（如日志、网络流量）和威胁情报查询，最终用于做出准确的告警分类和处置决策，为后续的事件升级或关闭提供记录。
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无障碍审计流程

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alirezarezvani/claude-skills
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为 React/Next.js/Vue/Angular/Svelte/纯 HTML 项目提供 WCAG 2.2 A/AA 级别的扫描、修复、验证、报告与 CI/CD 集成，确保颜色对比、ARIA 与键盘导航等无障碍要求得到满足。
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AgentHub协作消息看板

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alirezarezvani/claude-skills
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这是一个为AgentHub设计的中心化消息看板，用于管理多智能体协作流程。它允许AI代理和协调器通过结构化的看板进行通信、任务分发、进度更新和结果记录。适用于监控和审计复杂的、多智能体工作流，确保整个流程透明化。
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代码转PRD：需求文档生成

code-to-prd
alirezarezvani/claude-skills
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该工具能够自动逆向分析任何全栈或单栈代码库，生成完整的《产品需求文档》（PRD）。它深入分析路由、组件、API集成和业务逻辑，支持React、Vue、Django、FastAPI等主流技术栈。输出的PRD内容既满足产品经理对业务功能理解的需求，也提供足够的工程细节，可供工程师或AI代理重构整个系统。
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谷歌云端上传助手

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davepoon/buildwithclaude
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通过部署的 Apps Script 将 Claude 产出的文件编码后上传到 Google 云端硬盘，支持多语言触发、文件夹组织与覆盖选项，方便直接保存生成成果。
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Claude 插件构建大师

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davepoon/buildwithclaude
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通过 23 个阶段引导，从构思、分类、生成到推送代码，帮助在 claude.ai 与 Claude Code 之间构建并部署 Claude 插件。
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上下文预算与LLM优化

context-budget
affaan-m/everything-claude-code
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本工具用于审计Claude Code会话中所有组件（如代理、技能、规则和MCP服务器）的Token消耗。它能分析上下文开销，识别冗余或臃肿的组件，并生成详细的上下文预算报告。帮助用户管理Token使用量，确保模型运行效率和性能。
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