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Kubernetes RBAC 权限审计

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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对 Kubernetes 的角色、绑定与服务帐号进行 RBAC 审计，发现权限过度、权限升级与最小权限违规，可借助 rbac-tool、KubiScan 等工具辅助分析与验证。
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Terraform IaC安全审计

auditing-terraform-infrastructure-for-security
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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论文自动优化循环

auto-paper-improvement-loop
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该技能用于自动化优化学术论文的写作质量。它通过循环机制（审阅→修改→重编译），利用先进的语言模型对已生成的论文进行多轮次的深度润色和优化。主要目的是提升文章的逻辑结构、修正理论不一致性，并增强整体的表达和呈现质量，帮助用户将初稿提升至可提交的优秀状态。
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自动化多轮深度评审

auto-review-loop
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个自动化的多轮研究评审系统。它能持续将研究成果提交给外部评审器（如Codex或人工），根据反馈自动实现修改，并进行下一轮评审，直到达到预设的通过标准或达到最大轮次。非常适合需要持续高质量迭代和严格质量保证的复杂项目。
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自动研究评审循环系统

auto-review-loop-llm
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该技能旨在自动化研究改进流程，构建一个“评审→实施修复→再评审”的闭环系统。它利用任何兼容OpenAI的LLM API，循环迭代优化研究内容，直到获得积极的评估，或达到设定的最大轮次。适用于学术论文撰写或技术项目完善。
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自动多轮研究论文评审循环

auto-review-loop-minimax
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个用于自动化复杂研究主题或论文的严格、迭代评审与改进工具。它通过多轮循环，利用外部大模型（MiniMax API）提供持续、建设性的反馈。本流程引导用户完成评审、修正和再评审等阶段，直到获得积极评估或达到最大轮次。支持状态持久化，适用于长篇学术工作流。
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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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AI驱动的端到端Web测试

awt-e2e-testing
sickn33/antigravity-awesome-skills
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AWT是一款AI驱动的端到端（E2E）网页测试工具。它允许AI代码生成工具通过真实浏览器执行测试，支持声明式YAML场景。它采用视觉匹配和OCR技术，而非依赖脆弱的DOM选择器，适用于需要高鲁棒性的AI辅助测试流程。
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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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从威胁报告构建攻击模式库

building-attack-pattern-library-from-cti-reports
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能用于解析复杂的网络威胁情报报告（CTI），提取对手的攻击行为。它将这些行为精准映射至MITRE ATT&CK框架，并构建为标准化的STIX 2.1攻击模式库。最终生成检测规则模板，用于提升防御能力和安全架构设计。
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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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