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搜索 Go ，共找到 3351 条记录
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数字取证事件时间线重建

competition-forensic-timeline
zhaoxuya520/reverse-skill
487
本技能专注于数字取证（DFIR）领域，用于构建完整的事件时间线。它能够交叉关联来自操作系统日志（如EVTX）、网络流量（PCAP）、注册表、内存和文件系统的多源证据。通过建立统一的时间锚点和执行图谱，精确重构攻击者的行为链，帮助分析师理解事件发生的完整、有序的流程。
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Kerberos委托路径分析

competition-kerberos-delegation
zhaoxuya520/reverse-skill
152
这是一个为高级安全分析设计的专业技能。它用于追踪复杂的Kerberos委托链，特别关注受限、非受限和基于资源的委托。核心用途是精确识别导致权限提升的委托边缘、分析服务票证的签发和接受过程，从而证明最终获得的有效权限。
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媒体隐写分析与取证

competition-stego-media
zhaoxuya520/reverse-skill
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这是一款用于媒体容器（如图像、音频、视频、文档）的专业隐写分析技能。它用于取证和CTF挑战，帮助用户深入检查元数据、LSB、Alpha/Palette通道，以及附加的载荷和伪影，以在不进行盲目破解的情况下重构隐藏的秘密信息。
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数据库安全评估与渗透测试指南

database-security
zhaoxuya520/reverse-skill
166
这是一份全面的指南，用于对多种数据库平台（如PostgreSQL、MySQL、MSSQL、Mongo、Redis）进行授权安全评估和渗透测试。它涵盖了暴露面分析、认证与授权检查、配置漏洞审查以及利用链验证等关键环节，并强调遵循非破坏性测试原则。
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TypeScript设计模式分析器

design-patterns
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
296
该工具能够深入分析TypeScript/JavaScript代码库，自动检测、评估并建议改进设计模式（GoF）。它不仅能识别代码中的设计模式，还能根据React、Angular等主流框架的特性，提供更具可操作性的重构建议和代码质量评估。
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基于泄漏门的去标识化评估

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maziyarpanahi/openmed
257
用于评估去标识化和临床命名实体识别模型是否符合严格的隐私保护标准。该功能不依赖于聚合F1分数，而是通过一系列泄漏门控（G1a-G8）检查模型是否存在残留的个人健康信息（PHI）泄露，从而判断模型是“可发布”还是“隔离”，确保模型满足HIPAA合规要求。
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Go/Rust 二进制逆向分析

go-rust-reverse
zhaoxuya520/reverse-skill
369
本技能流程专用于逆向工程剥离符号的Go和Rust二进制文件。它指导用户恢复运行时的关键元数据（如符号表、panic字符串等），并处理Go的接口结构和Rust的异步状态机等语言特有复杂性，是通用反编译工具的有力补充。
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监控平台错误报告生成

mcp-integration-reference
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
162
该技能提供了一种高级的监控平台(MCP)集成参考模式。它通过预先读取专属的“坑点”参考文件，来确保数据获取的准确性，有效规避了由于服务器API复杂行为、分页限制或细微查询规则导致的错误。它可以对错误数据进行根因分组分析，并生成结构化的、可操作的Markdown报告，帮助用户快速掌握系统健康状况。
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代码库开发方法论顾问

methodology-advisor
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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该工具通过分析您的整个代码库，评估项目的身份、团队规模、测试成熟度以及架构信号。它能够推荐最合适的、由AI辅助的开发方法论栈，如微服务或企业级治理模型，并提出关键问题，为您提供一个可立即执行的快速启动指南。
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代码性能优化分析器

optimize
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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该分析器用于全面诊断和优化应用代码、数据库查询和系统架构的性能瓶颈。它能识别内存泄漏、算法复杂度过高（如O(n²)），以及常见的N+1查询问题，并提供详细的优化建议、修复代码示例和最佳实践，帮助开发者显著提升系统运行效率和整体稳定性。
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结构化试验资格筛选与匹配

parsing-trial-eligibility
maziyarpanahi/openmed
344
该技能能够将临床试验的非结构化、自由文本入选/排除标准，解析为结构化的、机器可读的规则。接着，它利用OpenMed提取的患者病史、体检数据等信息，对每一个标准进行逐一评估，输出患者是否符合资格的判定结果和详细的推理过程。这是一个用于辅助临床决策的专业工具。
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设备端隐私信息模型选择

pick-a-pii-model
maziyarpanahi/openmed
215
本指南用于从预定模型库中选择适合在设备端运行的个人身份信息（PII）检测模型。它根据输入语言、所需运行环境（如PyTorch、MLX）和内存预算进行筛选。核心流程包括离线构建候选列表，并强调在部署前必须进行严格的召回率验证和性能基准测试，以确保数据隐私安全。
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