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工具调用可靠守护者

tool-use-guardian
sickn33/antigravity-awesome-skills
149
智能可靠性封装，全程监控工具调用、自动重试、修复错误响应并在多步骤链路中续点恢复，让工作流无需额外代码即可自愈，专注保持链路可靠。
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AI工程全流程手册

ai-engineering-toolkit
sickn33/antigravity-awesome-skills
171
覆盖提示评估、上下文预算、RAG架构、安全审计、评估体系与产品洞察的六个AI工程流程，帮助团队在上线前做出一致、可复现的优化决策。
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AI 辅助回归测试

ai-regression-testing
affaan-m/everything-claude-code
484
为 AI 辅助开发设定回归测试流程，通过沙盒 API、脱离数据库的自动化检查和沙箱/生产路径校验，确保 AI 自审时无法重复引入已修复的缺陷。
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指挥控制通信分析

analyzing-command-and-control-communication
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
262
分析恶意软件的指挥控制通信协议、信标节奏与载荷结构，帮助构建检测机制、还原协议细节并支撑威胁情报与基础设施定位。
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以太坊智能合约审计

analyzing-ethereum-smart-contract-vulnerabilities
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
494
使用 Slither 与 Mythril 对 Solidity 合约开展静态与符号分析，识别重入、整数溢出、访问控制等风险，甄别与合并结果，并输出审计报告保障部署前安全。
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IOC 富集工作流

analyzing-indicators-of-compromise
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
147
通过 VirusTotal、AbuseIPDB、MalwareBazaar、MISP 和 STIX 流水线深度分析 IP、域名、哈希、URL 和邮件指标，为阻断、监控或白名单决策提供置信度和态势归因。
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Cuckoo 恶意软件行为分析

analyzing-malware-behavior-with-cuckoo-sandbox
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
167
在 Cuckoo 沙箱中执行可疑样本，追踪进程、文件、注册表、网络与 API 行为，并生成行为报告与 IOC 以支撑动态分析与自动化处理。
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LiME与Volatility内存取证流程

analyzing-memory-forensics-with-lime-and-volatility
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
412
指导如何用LiME获取Linux内存并借助Volatility 3提取进程、bash历史、网络连接、内核模块和注入代码等取证数据，支撑安全事件响应。
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网络隐蔽信道分析

analyzing-network-covert-channels-in-malware
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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用于分析恶意软件利用 DNS、ICMP、HTTP 等协议的隐蔽信道，帮助事故响应团队从 PCAP 中识别可疑域名、评分异常流量、完善监控覆盖。
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基于NetFlow的流量分析

analyzing-network-flow-data-with-netflow
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
92
通过 Python 解析 NetFlow v9/IPFIX 记录，识别流量异常、端口扫描、数据外发与 C2 信标行为，辅助 SOC 分析师编制检测规则、验证监控覆盖并生成优先级结果。
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Scapy 网络数据包分析

analyzing-network-packets-with-scapy
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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通过 Python Scapy 生成、发送、抓取并解析网络数据包，在授权的安全检测中完成协议分析、异常流量识别和威胁狩猎流程。
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网络事件流量分析

analyzing-network-traffic-for-incidents
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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通过 PCAP、Zeek 日志和 NetFlow 数据，还原事件中的 C2 连接、横向移动与数据外泄，辅助响应团队验证 IDS 报警并提取网络型 IOC，形成完整的网络取证依据。
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