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机器人科研思路发现管线

idea-discovery-robot
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
407
该技能提供了一个系统化的机器人科研思路发现流程。它能够将一个宏观的机器人方向（如具身AI、操作抓取）分解，并通过文献调研、新颖性检查和批判性评审，生成具备可验证性、可模拟、且与现有基准测试紧密结合的科研选题，助力学术研究和项目落地。
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基于风险的SOC告警疲劳缓解

implementing-alert-fatigue-reduction
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
301
本技能提供了一套系统化的方法论，用于缓解安全运营中心（SOC）的告警疲劳问题。它指导用户通过实施基于风险的告警（RBA），将海量、低质量的阈值告警，转化为具有高价值、高上下文的风险评分。核心在于量化告警质量，通过分析真阳性/假阳性比率，系统性地调优检测规则，从而大幅提升分析师的警报处理效率。
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实施反网络钓鱼培训计划

implementing-anti-phishing-training-program
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
361
本指南详细介绍了如何设计、部署和衡量一套全面的反网络钓鱼安全意识培训计划。通过结合定期的模拟演练、交互式的角色学习模块和指标追踪，组织可以建立强大的安全意识文化。内容涵盖基线评估、持续难度升级以及与合规要求的对齐，适用于强化员工的安全防线。
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API滥用检测与速率限制

implementing-api-abuse-detection-with-rate-limiting
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
297
本技能指导如何使用令牌桶、滑动窗口等高级算法，构建可靠的API滥用检测系统。该方案利用Redis进行分布式计数，核心在于实现自适应速率限制，能在检测到攻击时自动收紧限制，保障API在高安全要求下的可用性。
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API网关中心化安全配置

implementing-api-gateway-security-controls
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
109
本指南详细介绍了如何在API网关层面部署中心化的安全控制。涵盖了关键的防御层，包括基于JWT的身份验证、速率限制与熔断、请求体校验、TLS终止和WAF防护。适用于需要为微服务API建立稳健、可控的L7层级安全架构的场景。
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API限速与流量节流实现

implementing-api-rate-limiting-and-throttling
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
72
本技能深入指导如何使用滑动窗口等高级算法，结合Redis实现健壮的API速率限制和流量节流。支持按用户、IP和端点配置配额，用于防御暴力破解、资源耗尽和API滥用攻击，确保系统稳定性和安全。
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API安全态势管理引擎

implementing-api-security-posture-management
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
369
API安全态势管理（API-SPM）系统，用于持续发现、分类和风险评分所有API（包括内部、外部、合作伙伴和影子API）。它聚合了来自DAST、SAST、SCA和运行时监控的各项安全发现，提供了一个统一的、连续的企业级API风险和合规视图。
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使用42Crunch进行API安全测试

implementing-api-security-testing-with-42crunch
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
443
本技能指导如何使用42Crunch平台进行全方位的API安全测试。它结合了对OpenAPI定义的静态审计、对运行API的动态漏洞扫描，以及运行时威胁防护。适用于将OWASP API Top 10漏洞检测整合到CI/CD和IDE流程中，实现左移安全测试。
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Apigee API威胁防护实现指南

implementing-api-threat-protection-with-apigee
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
99
本指南详细介绍了如何利用Google Apigee实现全面的API安全防护。它涵盖了JSON/XML内容验证、正则注入检测（如SQLi、XSS）、流量限速（SpikeArrest）和OAuth 2.0令牌验证等核心安全策略。适用于需要抵御OWASP API Top 10等高级威胁的API。
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XM Cyber攻击路径分析

implementing-attack-path-analysis-with-xm-cyber
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
248
利用XM Cyber平台构建持续的攻击图谱，将漏洞、配置错误、身份风险和凭证弱点串联起来，识别出通往关键业务资产的“瓶颈点”（Choke Points）。这有助于安全团队在持续威胁暴露管理（CTEM）项目中，实现最高风险降低和最低修复成本的平衡。
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AWS配置规则合规性持续监控

implementing-aws-config-rules-for-compliance
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
210
本指南详细介绍了如何使用AWS Config规则实现AWS资源的持续合规性监控。它支持将资源对标CIS或PCI DSS等监管标准，自动检测配置漂移，并结合SSM等服务实现自动修复。特别适用于需要跨多个AWS账户构建集中化合规仪表板和获取审计证据的场景。
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AWS Macie数据敏感信息分类

implementing-aws-macie-for-data-classification
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
293
Amazon Macie是AWS提供的全托管服务，它利用机器学习和模式匹配技术，用于发现、分类和保护存储在Amazon S3中的敏感数据（如PII、财务信息和凭证）。该工具能自动识别多种敏感数据类型，帮助用户进行深入的云数据防泄漏和合规审计。
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