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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
496
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
research-summarizer
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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使用Ghidra分析Go语言恶意软件
analyzing-golang-malware-with-ghidra
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一套完整的Go语言恶意软件逆向工程工作流,使用Ghidra进行分析。它专注于处理Go独特的二进制结构,如非空终止字符串、pclntab元数据以及剥离二进制中的函数名恢复,帮助安全分析师进行威胁情报和事件响应。
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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
analyzing-ransomware-encryption-mechanisms
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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学术论文搜索与下载
arxiv
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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一个全面的学术论文处理工具,可根据主题或ID在arXiv上搜索、下载学术论文。它能提取详细元数据(包括摘要、作者、分类),并支持将PDF文件保存到本地库,是研究人员和学生高效获取科学文献的理想助手。
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审计 GCP IAM 权限与访问风险
auditing-gcp-iam-permissions
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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自动化多轮深度评审
auto-review-loop
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个自动化的多轮研究评审系统。它能持续将研究成果提交给外部评审器(如Codex或人工),根据反馈自动实现修改,并进行下一轮评审,直到达到预设的通过标准或达到最大轮次。非常适合需要持续高质量迭代和严格质量保证的复杂项目。
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自动多轮研究论文评审循环
auto-review-loop-minimax
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个用于自动化复杂研究主题或论文的严格、迭代评审与改进工具。它通过多轮循环,利用外部大模型(MiniMax API)提供持续、建设性的反馈。本流程引导用户完成评审、修正和再评审等阶段,直到获得积极评估或达到最大轮次。支持状态持久化,适用于长篇学术工作流。
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