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AI驱动的搜索引擎优化审计

geo
zubair-trabzada/geo-seo-claude
283
本工具提供全面的GEO-first SEO审计，旨在帮助网站适应AI搜索时代（如ChatGPT、Gemini等）。它超越传统SEO，深度评估可引用性、内容质量（E-E-A-T）、技术基础、结构化数据和品牌权威性。最终生成专业的客户报告，确保在AI流量中获得最佳可见性。
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产品发现与验证框架

product-discovery
alirezarezvani/claude-skills
478
本框架提供一套结构化的产品发现方法论，旨在降低产品开发风险。它指导团队定义可衡量的目标，构建机会-解决方案树（OST），系统性地映射关键假设（如用户需求、商业价值），并规划严谨的实验（如原型测试、访谈），确保在投入开发资源前，充分验证产品的可行性与市场价值。
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大模型结构化输出提取

llm-structured-output
sickn33/antigravity-awesome-skills
365
本技能旨在教授如何从大型语言模型（LLM）API中提取类型安全、结构化的数据，避免解析非结构化文本。内容涵盖主流模型（如OpenAI、Anthropic、Google）的最佳实践，包括使用JSON Schema定义结构、实现约束解码，以及构建包含重试机制的生产级数据管道。
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按揭再融资顾问助手

mortgage-loan-officer
davepoon/buildwithclaude
79
帮助借款人评估再融资方案：结构化采集贷款信息、识别按揭账单字段、校验承销标准，并提供清晰易懂的推荐。
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Helm 图表构建器

helm-chart-builder
alirezarezvani/claude-skills
246
Helm 图表构建器技能可生成生产级 chart 结构、设计 values、审核安全、管理依赖并运行 lint/test，覆盖创建、复审、硬化等 Helm 流程。
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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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运行时iOS应用安全分析

analyzing-ios-app-security-with-objection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
313
本工具箱基于Objection和Frida，用于授权的移动端渗透测试。它能实现iOS应用的运行时深度分析，允许用户检查密钥链、文件系统和内存中的敏感数据。关键功能包括绕过SSL Pinning和越狱检测等客户端安全保护机制，无需源代码。
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Autoruns恶意软件持久性分析

analyzing-malware-persistence-with-autoruns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
99
本工具用于安全专家系统性地枚举和分析Windows操作系统中的恶意软件持久性机制。它能扫描注册表、计划任务、服务、驱动程序和各种启动点，是进行安全事件响应、威胁狩猎或验证恶意程序是否被彻底清除的关键辅助工具。
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Wireshark网络流量分析与取证

analyzing-network-traffic-with-wireshark
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
222
本技能是使用Wireshark和tshark进行的深度数据包检测和网络取证指南。它用于事件响应和网络安全调查，帮助用户捕获、过滤和分析网络数据包，以识别恶意命令与控制流量、诊断协议问题、提取攻击指标（IOCs）和重构数据泄露路径。适用于安全规则验证和网络异常分析。
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Sigma规则生成与SIEM检测

building-detection-rules-with-sigma
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
141
本技能提供了一套完整的Sigma规则构建流程，用于生成跨越不同SIEM平台（如Splunk、Elastic、Sentinel）的通用检测规则。它帮助安全团队将威胁情报和MITRE ATT&CK战术技术转换为标准化的、可移植的检测逻辑，实现检测规则的自动化生成、校验，并映射到具体的SIEM查询语言。
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威胁狩猎假设框架构建

building-threat-hunt-hypothesis-framework
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
471
提供一套系统化的威胁狩猎工作流，用于将威胁情报和攻击面分析转化为可验证的假设。通过在EDR/SIEM平台（如Splunk, CrowdStrike, Defender）上执行查询，进行全面的安全调查，从而主动发现潜在的入侵迹象，并形成标准化的调查报告。
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网络中间人攻击模拟测试

conducting-man-in-the-middle-attack-simulation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了使用Bettercap、Ettercap和mitmproxy等专业工具进行中间人攻击（MITM）模拟的流程。该方法仅用于授权的安全测试环境，目的是评估网络的安全防御能力，包括TLS证书验证、ARP/DNS欺骗、数据嗅探等。
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