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付费创意AI系统

paid-creative-ai
tech-leads-club/agent-skills
160
通过整合平台自带的 Advantage+/Performance Max/Smart+ 与生成式 AI 工具，构建覆盖 Meta、Google、TikTok、YouTube、LinkedIn 的付费创意体系，自动化素材生成、测试与优化，提升 ROAS。
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销售动线策略

sales-motion-design
tech-leads-club/agent-skills
215
帮助创业者和GTM负责人在PLG、复合型或销售主导之间抉择，围绕价格、复杂度与买方信号设计先交付价值的体验并压缩首次价值时间。
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单人创始人市场策略手册

solo-founder-gtm
tech-leads-club/agent-skills
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为单人创始人提供从堆栈选型到 AI 代理团队设计、时间分配与收入阶段迁移的 GTM 指南，帮助判断何时坚持精益打法、何时补人。
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AI编程会话根因分析

analyze-project
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该工具用于对AI辅助的编程会话进行深度事后分析。它不仅报告发生了什么，更深入挖掘问题发生的根本原因（如需求模糊、代码库限制或AI错误），识别范围漂移和重构模式，并提供证据支持的建议，帮助用户优化提示词、提升代码库健康度和未来协作流程。
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结构化研究分析与摘要

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alirezarezvani/claude-skills
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这是一个结构化的研究分析工具，用于处理用户提供的学术论文、报告和文章。它不仅能进行内容摘要，还能构建跨源比较矩阵，总结共识和争议点，并自动提取和格式化各类引用，帮助用户快速掌握核心洞察，生成专业研究简报。
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DNS日志分析：检测数据泄露与C2

analyzing-dns-logs-for-exfiltration
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于分析DNS查询日志，以检测通过DNS隧道、DGA或隐蔽的C2通道进行的复杂数据泄露攻击。它利用熵值分析、查询量异常检测和子域名长度分析等高级技术，帮助安全运营中心（SOC）识别出绕过传统网络安全控制的威胁。
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Ghidra分析Golang恶意软件

analyzing-golang-malware-with-ghidra
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导如何使用Ghidra对Go语言编译的恶意软件进行逆向工程分析。核心在于解析Go特有的元数据结构（如buildinfo和pclntab），以恢复被剥离或混淆的函数名称。此外，还能提取样本嵌入的模块依赖和字符串，深入洞察恶意软件的功能和依赖关系。
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恶意网络流量分析指南

analyzing-network-traffic-of-malware
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南提供了一套完整的恶意软件网络流量分析方法。使用Wireshark、Zeek、Suricata和Python等工具，分析PCAP文件，旨在识别C2通信、数据外泄通道、DGA行为和周期性心跳包（Beaconing），是进行安全取证和网络威胁检测的必备技能。
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勒索软件加密机制分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于分析勒索软件使用的加密算法、密钥管理机制和文件加密流程，涵盖AES、RSA、ChaCha20等多种加密方案。其核心目标是评估数据是否可解密，通过逆向工程识别加密实现中的漏洞，并支持开发定制化的解密工具。
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审计 GCP IAM 权限与访问风险

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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这是一个全面的指南和脚本集合，用于审计 Google Cloud Platform 的 IAM 权限。它帮助识别权限过于宽泛的绑定、未使用的服务账户、使用原始角色以及跨项目访问风险。利用 gcloud CLI、策略分析器和 IAM 推荐器，确保合规性并最小化误配置的潜在影响。
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自动化多轮研究评审循环

auto-review-loop
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个功能强大的自动化工具，用于管理多轮次的复杂研究或代码迭代改进。它能模拟外部评审过程，持续接收反馈、执行修复，并进行再评审，直至内容满足预设的优秀标准，或达到最大轮次限制。适用于需要高精度、自我修正质量控制的专业项目。
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自主LLM研究迭代评审循环

auto-review-loop-llm
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该技能实现自主研究迭代优化流程。它利用兼容OpenAI的LLM，自动进行多轮评审、打分及提出改进方案，直至研究内容达到可提交（Ready）的专家级标准。它支持状态管理，模拟了完整的专业同行评审过程。
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