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任务问题门控机制

create-issue-gate
sickn33/antigravity-awesome-skills
406
该技能用于管理新开发或实施任务的生命周期，强制要求所有工作必须通过结构化的GitHub Issue来记录和跟踪。它要求任务必须具备明确、可测试的验收标准，只有达到“Ready”状态且标准明确，才能进入执行阶段。这有助于团队管理任务的依赖关系和开发流程，确保高质量交付。
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邮件头部分析与钓鱼调查

analyzing-email-headers-for-phishing-investigation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
474
这是一份用于数字取证调查员的指南，用于分析原始邮件头部。它帮助追踪可疑邮件的真实来源，通过验证SPF、DKIM和DMARC等关键协议来确认发件人身份和检测高级欺骗行为。覆盖了从头部解析到域名基础设施和IP声誉检查的全流程。
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Linux系统取证分析

analyzing-linux-system-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
293
本技能指导分析师如何对受损的Linux系统进行深度取证。流程包括收集认证日志、用户历史记录、系统配置和关键系统文件，并进行系统账户、持久性机制的异常分析，从而在事件响应中发现入侵证据和攻击者活动轨迹。
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分析Windows Amcache取证证据

analyzing-windows-amcache-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
157
本指南详细介绍了数字取证调查中针对Amcache.hve注册表证据的完整工作流程。它指导用户使用AmcacheParser提取程序执行、应用安装和驱动加载的证据，包括将SHA-1哈希与威胁情报关联，并重建时间线。这对于DFIR工作至关重要，可用于识别被删除的可执行文件和恶意活动。
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配置高级代码安全扫描

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
128
利用GitHub高级安全和CodeQL引擎，在企业级代码仓库中实现全面的静态应用安全测试（SAST）。它能自动化扫描代码库，在拉取请求和CI/CD流程中实时检测安全漏洞和敏感信息，帮助团队实现“左移”安全防护。
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网络钓鱼邮件事件调查流程

investigating-phishing-email-incident
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
230
本技能用于安全运营中心（SOC）和数字取证专家，提供网络钓鱼邮件事件的全流程调查指南。涵盖邮件头分析（SPF/DKIM/DMARC）、恶意URL/附件的沙箱检测，通过SIEM和代理日志确定事件范围和受影响用户，并指导执行邮件移除等遏制措施。
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勒索软件攻击证据取证分析

investigating-ransomware-attack-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
415
本工作流旨在指导数字取证专家系统性地分析勒索软件攻击证据。涵盖的关键步骤包括：保留内存快照、识别勒索软件变种（通过文件扩展名和赎金信息）、构建攻击时间线（利用Prefetch和事件日志），以及提取比特币地址、Tor站点等关键入侵指标（IoCs）。适用于安全事件响应和损害评估。
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GitHub与Git学习实践指南

navigating-github
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
157
本工具提供了一站式的GitHub与Git版本控制学习体验。它包含两种模式：新手引导式设置（Setup）和自适应互动课程（Learn）。通过在用户的实际项目上运行真实的Git命令，从基础的提交到复杂的CI/CD流程，提供实战演练。系统能根据用户当前的技能水平自动调整教学深度和语言，确保学习效果。
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内部威胁调查流程指南

performing-insider-threat-investigation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
350
本流程指导用户系统性地调查内部威胁事件，涉及员工或承包商滥用授权访问权限窃取数据或破坏系统。它结合了DLP和用户行为分析，强调必须与法律和人力资源部门协作，构建用于法律程序的、有证据支撑的完整调查报告。
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Snyk安全依赖扫描与CI/CD

performing-sca-dependency-scanning-with-snyk
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
208
本技能指导如何使用Snyk执行软件成分分析（SCA），用于检测开源依赖中的已知漏洞和检查许可证合规性。学习将扫描流程集成到CI/CD管线，实现自动化修复PR生成和持续监控，以保障软件供应链安全。
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运行和部署机器学习实验

run-experiment
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
375
用于管理和运行完整的机器学习实验流程。该工具支持在本地GPU、远程服务器、Vast.ai和Modal等多种云端环境中部署和执行训练任务。它涵盖了环境检测、代码同步、依赖管理和实验结果日志记录等关键步骤，确保了ML实验过程的可靠性、可扩展性和可重复性。
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保护GitHub Actions工作流安全指南

securing-github-actions-workflows
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
316
本指南提供了全面的技术指导，用于加固GitHub Actions CI/CD工作流，以防御供应链攻击、凭证窃取和权限升级等威胁。涵盖了关键实践，如将动作（Actions）固定到不可变的SHA摘要、最小化GITHUB_TOKEN权限、防止脚本注入，以及为部署流程设置审批门控。适用于处理生产密钥或需要高安全级别的项目。
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