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AI提示注入安全检测器

detecting-ai-model-prompt-injection-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
447
该工具是一个多层防御系统，用于检测针对大语言模型(LLM)应用的复杂提示注入攻击。它结合了正则匹配、结构异常评分和基于DeBERTa的深度分类，适用于构建鲁棒的输入校验层、保护RAG系统，以及进行主动的AI安全扫描。
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蓝牙低功耗安全评估与攻击检测

detecting-bluetooth-low-energy-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
236
本技能用于进行授权的蓝牙低功耗（BLE）安全评估。它系统地指导用户检测和分析各种BLE安全攻击，包括嗅探、中间人攻击、重放攻击和GATT枚举滥用。工作流程涉及使用专业嗅探器进行数据包捕获、通过Python/bleak枚举服务和特征，并使用如crackle等工具进行加密强度分析。
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深度伪造语音检测与反欺诈系统

detecting-deepfake-audio-in-vishing-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
353
该技能用于检测语音钓鱼（vishing）攻击中使用的AI生成深度伪造音频。它通过提取MFCC、频谱质心等关键声学特征，并利用机器学习模型进行分类判断，以确定录音的真实性。支持批量取证分析，生成信心评分和详细报告，是网络安全和反欺诈调查的关键工具。
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使用Zeek日志检测横向移动活动

detecting-lateral-movement-with-zeek
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了如何分析Zeek网络日志（包括SMB、NTLM、DCE/RPC等），以检测攻击者在网络内部的横向移动行为。通过识别管理员共享访问、账户喷洒和远程服务执行等关键指标，为事件响应和网络取证提供重要的线索。
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通过事件关联检测NTLM重放攻击

detecting-ntlm-relay-with-event-correlation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本框架通过关联Windows安全事件4624（登录类型3）来检测Active Directory环境中的NTLM重放攻击。它识别关键指标，包括IP地址与主机名不匹配、Responder/LLMNR嗅探痕迹以及SMB/LDAP签名未强制执行的情况，为T1557.001提供了全面的威胁检测能力。
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实时勒索软件加密行为检测

detecting-ransomware-encryption-behavior
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本系统结合熵值分析、文件I/O监控和行为启发式规则，实时检测勒索软件的加密行为。它能识别异常的大规模文件修改模式、数据熵值突然升高（指示加密）以及删除卷影副本等可疑进程活动，适用于构建高级的EDR防御层。
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无服务器函数注入检测与防御

detecting-serverless-function-injection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能旨在全面检测和防御无服务器环境（如AWS Lambda）中的代码注入和权限提升攻击。它结合了静态代码分析（查找`eval`、`exec`等危险函数）、事件源监控（S3、SQS、API Gateway）和IAM权限审计，构建了完整的云安全防御体系，有效保护无服务器应用免受恶意攻击。
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检测包注册表拼写错误攻击

detecting-typosquatting-packages-in-npm-pypi
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该工具用于检测npm和PyPI包注册表中的拼写错误包。它通过分析包名相似度（如Levenshtein距离）、发布日期和下载量异常信号，帮助用户识别潜在的恶意或误拼依赖，从而增强软件供应链的安全性。
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实验计划至代码实现部署

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该工作流旨在连接实验计划与实际可执行的代码。它读取结构化的实验路线图，自动生成或修改所需的代码脚本，处理环境配置和基准代码库。随后，它将实验部署到GPU计算资源上运行，并收集初步结果。此过程包含可选的跨模型代码审查，确保代码的逻辑正确性，是实现从研究假设到可衡量结果的关键步骤。
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Flutter/Dart代码审查最佳实践

flutter-dart-code-review
affaan-m/everything-claude-code
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这是一份全面的、与具体库无关的Flutter/Dart代码审查清单。它涵盖了最佳实践、架构原则、状态管理模式（如BLoC, Riverpod等）、Dart语言习惯、性能优化和清洁代码原则，是进行代码审查的宝贵指南。
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公式推导助手

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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引导研究者理清目标、假设、符号与推导策略，把零散公式或初步草稿组织成适合论文式理论草案或阻塞说明的连贯推导材料。
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Git工作流模式与最佳实践

git-workflow
affaan-m/everything-claude-code
304
这是一份全面的专业Git版本控制指南，涵盖了最佳实践。内容详细介绍了主流分支策略（如GitHub Flow、GitFlow、基于主干开发），标准化的提交信息规范（Conventional Commits），以及如何正确使用合并（Merge）和变基（Rebase）操作。帮助开发团队构建高效、可维护的代码协作流程。
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