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威胁情报生命周期管理实现

implementing-threat-intelligence-lifecycle-management
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
218
本技能指导构建结构化的威胁情报生命周期管理体系。涵盖规划、采集、处理、分析、发布和反馈等六个阶段，旨在将原始数据转化为可执行的行动情报。适用于构建成熟的CTI程序，并优化安全架构，满足合规性要求。
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学术论文全流程写作管线

paper-writing
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
127
本技能提供了一个完整的学术论文撰写自动化流程。用户只需输入原始报告或研究思路，系统即可自动完成从大纲规划、图表生成、LaTeX写作、编译到多轮智能改进和润色等所有专业步骤，最终输出符合投稿要求的PDF文件，极大地提升学术写作效率。
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点击劫持漏洞测试

performing-clickjacking-attack-test
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
405
本技能用于授权的安全测试，旨在评估Web应用是否存在点击劫持（Clickjacking）漏洞。测试过程包括检查框架嵌入防护机制（如X-Frame-Options和CSP），并构建概念验证（PoC）页面，以判断用户是否可能被欺骗执行敏感操作。
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DNS枚举与区域传输映射

performing-dns-enumeration-and-zone-transfer
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
362
本技能指南用于授权渗透测试，旨在全面映射目标域名的DNS基础设施。内容涵盖枚举多种DNS记录类型、尝试区域传输、暴力破解子域名，并分析DNSSEC、SPF等安全配置。是发现目标组织外部攻击面的关键步骤。
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研究方案精炼与构建

research-refine
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
124
本技能用于将模糊或不确定的研究方向，迭代细化为一个结构清晰、理论扎实、具有前沿性的学术提案。它遵循“问题锚点”原则，确保最终方案具备极高的可执行性、学术美感和发表潜力，适合需要打磨研究思路的研发人员。
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SwanLab 实验跟踪

experiment-tracking-swanlab
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
419
介绍如何使用 SwanLab 进行开源机器学习实验跟踪，提供本地或自托管的仪表盘、丰富的媒体日志，并与 PyTorch、Transformers、Lightning、Fastai 等框架集成，便于对比各次训练。
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GitHub仓库审计与优化大师

openclaw-github-repo-commander
sickn33/antigravity-awesome-skills
396
这是一个包含七个阶段的综合性GitHub仓库管理工作流。它可以自动化执行仓库审计、垃圾文件清理、深度文档审查、竞品分析和状态验证等关键任务，帮助用户将杂乱无章的代码库提升为达到生产级别的优质项目。
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AI模型知识结构化提取

bdistill-knowledge-extraction
sickn33/antigravity-awesome-skills
215
bdistill工具能将AI模型的交互过程转化为结构化的知识库。它可以从闭源模型（会话内）和本地开源模型（通过Ollama）提取、结构化并打分特定领域的知识。用户可用于构建可检索的参考数据集、问答对，或生成用于传统机器学习的训练数据。
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结构化公式推导与理论构建

formula-derivation
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
104
用于结构化地推导复杂的科研公式和理论模型。它可以将零散的方程、笔记和假设转化为一份逻辑清晰、可供发表的完整推导包。特别适用于需要构建严谨的理论脉络、明确模型假设或确定推导目标范围的科学研究场景。
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学术基金提案撰写工具

grant-proposal
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
124
该技能可根据用户提供的研究想法和文献资料，撰写结构化、高质量的学术基金提案。它支持全球主要的基金机构（如NSF、KAKENHI、ERC、NSFC等）的独特格式和撰写规范，指导用户完成从构思到定稿的全流程，显著提高提案的专业性和说服力。
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本地大型语言模型评估工具

hugging-face-community-evals
sickn33/antigravity-awesome-skills
387
本技能用于在本地硬件上运行Hugging Face Hub模型的综合评估。它支持多种评估框架，包括`inspect-ai`和`lighteval`，并提供灵活的后端选择（如`vllm`, Transformers, 或`accelerate`），以优化性能和兼容性。适用于本地GPU基准测试、烟雾测试和后端选择，但不负责远程任务调度或结果发布。
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JSON数据查询与结构化转换

jq
sickn33/antigravity-awesome-skills
120
`jq` 是一个强大的命令行工具，专门用于处理、查询和重塑JSON数据。本技能内容提供了专家级的使用模式，涵盖了如何处理深度嵌套的数据结构、执行复杂的转换（如展平、重命名和分组），并将JSON逻辑无缝集成到Shell脚本和命令行工作流中。它对于解析API输出、CLI工具结果和构建健壮的Bash脚本至关重要。
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