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AI工程化工作流工具箱

ai-engineering-toolkit
sickn33/antigravity-awesome-skills
165
包含六个专家级、结构化的AI工程工作流，将AI辅助从临时的提问提升到可重复、生产级的工程实践。涵盖提示词评估、RAG架构设计、上下文预算规划、安全审计、评估框架构建和产品策略辅导。
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AI代理原生命令行规范

ai-native-cli
sickn33/antigravity-awesome-skills
226
这是一份全面的设计规范，旨在指导开发者为AI智能体构建安全、可靠且易于使用的命令行工具（CLI）。规范涵盖了结构化JSON输出、标准化的错误处理机制、输入合同、安全防护措施（如防止路径遍历）以及分层级（友好、就绪、原生）的合规标准，确保CLI能够无缝集成到AI自动化工作流中。
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AI辅助回归测试最佳实践

ai-regression-testing
affaan-m/everything-claude-code
482
本指南提供了AI辅助开发环境下的回归测试策略。核心在于识别AI在代码编写和自我审查过程中产生的系统性盲点，尤其是沙盒模式与生产路径不一致的问题。通过构建数据库无关的自动化测试，确保代码在AI参与的情况下依然保持高鲁棒性和数据完整性。
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机器学习实验结果分析

analyze-results
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
176
该工具用于深入分析复杂的机器学习实验结果，支持从JSON/CSV等多源数据定位结果。它可以计算详细的统计数据，生成跨超参数变体的对比表，并提供结构化的观察、解释和后续实验建议，帮助用户高效解读实验发现。
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检测域控ACL配置滥用

analyzing-active-directory-acl-abuse
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
68
本技能用于检测Active Directory（AD）中的危险访问控制列表（ACL）配置滥用。它利用Python和ldap3库连接域控制器，解析安全描述符，从而识别出授予非特权用户或组如GenericAll、WriteDACL或WriteOwner等危险权限的错误配置。这对于安全事件响应和发现权限提升攻击路径至关重要。
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安卓恶意软件静态分析

analyzing-android-malware-with-apktool
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
446
用于对安卓恶意APK文件进行深入的静态逆向分析。它能够利用androguard等工具，检测危险的权限组合、可疑的API调用（如反射、加密）、动态代码加载模式，并提取攻击指征（IOCs），是安全分析师进行威胁情报和事件调查的必备技能。
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API网关日志安全分析

analyzing-api-gateway-access-logs
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
450
该工具用于解析API网关（如AWS, Kong, Nginx）的访问日志，旨在检测常见的API安全漏洞和攻击行为。通过使用pandas进行统计分析，可以识别包括BOLA/IDOR漏洞、凭证扫描、速率限制绕过和注入攻击等多种威胁，适用于安全运营和威胁狩猎场景。
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利用MITRE ATT&CK分析威胁行为

analyzing-apt-group-with-mitre-navigator
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
217
本技能指导用户使用Python编程方式，查询和分析ATT&CK框架中的高级持续性威胁（APT）组技术和战术（TTPs）。通过生成多层覆盖图，可以直观地识别组织的安全检测盲区（Detection Gaps），从而构建更具有针对性的威胁防御体系。
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分析Azure日志检测安全威胁

analyzing-azure-activity-logs-for-threats
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
423
本技能指导用户使用KQL查询Azure Monitor活动和登录日志，以检测复杂的安全威胁。内容涵盖发现可疑管理操作、不可能的旅行场景、权限提升尝试和未经授权的资源修改。非常适用于安全运营中心（SOC）分析师构建高级威胁狩猎规则或开发云SIEM检测。
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引导程序与根植木马分析

analyzing-bootkit-and-rootkit-samples
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
215
本指南详细介绍了分析系统底层（如MBR、VBR和UEFI固件）的复杂恶意软件的取证方法。内容涵盖引导扇区反汇编、UEFI模块检查和内存取证，适用于标准安全工具无法发现的国家级威胁或系统深度感染场景。
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浏览器残留数据取证分析

analyzing-browser-forensics-with-hindsight
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
452
Hindsight是一款开源的数字取证工具，用于解析和关联基于Chromium的浏览器（如Chrome、Edge）的各类残留数据。它能提取浏览历史、Cookie、下载记录、密码等关键信息，生成完整的活动时间线，是处理安全事件和数字取证的必备工具。
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网络战役归因证据分析

analyzing-campaign-attribution-evidence
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能提供系统化的网络战役归因分析框架。它涉及收集、加权和关联多样化的证据指标，包括基础设施重叠、战术技术流程（TTP）一致性、恶意代码相似性及运营模式，以确定网络攻击事件的责任方。通过应用如竞争假设分析（ACH）等结构化方法，构建可信度加权的评估报告，大幅提升威胁情报的精确度。
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