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Chainsaw取证威胁狩猎工具

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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Chainsaw是一款基于Rust的快速取证和威胁狩猎工具。它允许分析师对收集的Windows事件日志（.evtx）和特殊工件（如shimcache、SRUM）执行快速的Sigma规则检查和关键词搜索。该工具特别适用于首次响应和离线分析，无需SIEM数据管道，能在现场或气隙环境中快速验证假设。
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运营Sliver C2红队框架

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南全面介绍如何部署和使用开源的Sliver C2框架。内容涵盖服务器搭建、生成多平台植入物和信标，建立mTLS/DNS/HTTPS等多种协议的监听器，并利用内置的armory执行高级的后渗透和跳板技术，用于专业的对手模拟和红队测试。
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PyRIT：多轮LLM对抗攻击编排

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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PyRIT是一个开源的AI红队测试工具，用于自动化地对对话式大语言模型（LLM）进行多轮对抗性测试。它模拟了真实攻击者的行为，通过“攻击模型”和“评分模型”的协作循环，实现渐进式（Crescendo）或分支式（TAP）的攻击链。该工具旨在检测LLM在状态化对话中可能存在的复杂安全漏洞，例如提示注入和越狱。
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Windows取证神器：证据解析与时间线构建

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具集专为数字取证和事件响应设计，能够解析Windows系统中的各类关键神器（如MFT、注册表、Prefetch、ShellBags等）。它将原始的、复杂的证据数据转化为结构化的CSV/JSON格式，便于分析师导入时间线工具，建立全面、可追溯的事件链和时间线。
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动画与动效质量评审

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这是一个专业的前端技能，用于对动画、动效和交互代码（如CSS过渡、Framer Motion等）进行严格的“匠心”评审。它评估的不仅是功能性，还包括性能、可访问性、物理准确性和运动设计的整体质量。当需要对界面过渡、关键帧或手势动效进行深度评审时使用。
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Trivy 镜像与IaC安全扫描

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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Trivy是一款开源的综合安全扫描器，用于查找容器镜像、IaC（如Terraform、Kubernetes）以及SBOM中的漏洞、错误配置和敏感信息。它作为CI/CD管道的“左移”安全门，确保在部署前就发现潜在的安全风险，保障软件供应链的透明度和安全性。
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智能体AI工具调用安全防护

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本技能提供了一套纵深防御框架，用于保护自主AI智能体工具调用过程。它核心实现了工具白名单、最小权限身份绑定和人工干预（HITL）机制，旨在防御提示注入和工具投毒等高级威胁，适用于需要严格合规和审计流程的AI应用场景。
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战略性HTML演示文稿生成

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本工具用于创建战略性、高度优化的HTML演示文稿。它集成了Chart.js进行数据可视化，并遵循设计令牌、响应式布局和专业的文案公式。非常适合用于市场营销、商业路演和需要数据驱动展示的场景，确保您的演示文稿既美观又具说服力。
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LLM系统提示词泄露检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南提供了一个结构化的红队测试方法，用于检测大型语言模型（LLM）系统提示词中的敏感数据泄露。它模拟了先进的攻击，如提示词注入、指令覆盖和编码技巧，旨在发现嵌入的秘密信息、API密钥或专有业务逻辑，帮助用户满足OWASP LLM07安全标准。
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Windows系统取证和数据分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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KAPE是一款用于数字取证和事件响应的Windows原生取证工具。它分为“目标（Targets）”和“模块（Modules）”两个阶段。目标负责从运行的系统收集原始取证产物（如注册表、事件日志），而模块则负责将这些收集的数据解析成标准化的CSV/JSON格式。它支持快速、可信赖地在无法进行完整磁盘镜像的情况下，进行大规模的证据收集和分析。
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进阶UI组件与设计系统构建

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nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill
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这是一个综合性的技能，用于构建现代、美观且高度可访问的用户界面。它结合了shadcn/ui组件的易用性和可访问性，利用Tailwind CSS实现强大的工具类样式，并融入了画布级的视觉设计理念。适用于开发复杂的React应用、构建完整的企业级设计系统、实现跨设备响应式布局，以及需要专业级视觉效果的场景。
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ArrowSpace 谱向量检索技术

arrowspace
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一种基于图拉普拉斯特征的谱向量检索工具，结合语义相似度与结构角色，解决传统余弦或L2距离无法捕获嵌入空间潜在结构的问题。
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