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Linux ELF恶意软件分析工作流

transfer-of-funds
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
408
本指南提供了一个系统化的工作流程，用于深度分析Linux ELF恶意二进制文件。内容涵盖了针对Linux环境的恶意软件，包括僵尸网络、挖矿程序和勒索软件，详细讲解了从静态属性提取、系统调用跟踪到动态调试的完整逆向工程技术。
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MISP威胁情报运营与检测自动化

operationalizing-misp-threat-feeds
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
160
本技能指导您完成威胁情报的完整生命周期管理，将MISP获取的原始IOC（入侵指标）转化为可执行的安全检测规则。它涵盖了威胁源的筛选、利用警告列表减少误报（FP），并自动化生成适用于Suricata、Sigma和Wazuh的检测规则。帮助您将MISP从一个数据存储库，升级为一个主动的检测引擎。
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文档营销与转化策略

docs-as-marketing
sickn33/antigravity-awesome-skills
83
本技能指导您将技术文档从单纯的说明材料，升级为强大的营销和获客渠道。内容涵盖最佳的信息架构设计、打造5分钟完成的上手指南，以及运用开发者视角优化文档，实现吸引、转化和留存开发者的商业目标。
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Postgres数据外传优化诊断

neon-postgres-egress-optimizer
sickn33/antigravity-awesome-skills
135
该技能用于诊断和修复导致数据库网络数据传输量（egress）过大的问题，从而降低云数据库费用。它指导用户使用pg_stat_statements等工具，定位数据消耗最高的查询，并提供解决方案，如避免使用SELECT *、实施分页限制和利用缓存，以优化查询效率和成本。
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训练和微调句子嵌入模型

train-sentence-transformers
sickn33/antigravity-awesome-skills
482
本技能提供了一套用于训练和微调先进的句子嵌入模型（Sentence-Transformers）的指南。它帮助用户根据任务需求（如信息检索、相似度匹配、聚类或重排序）选择合适的模型架构，包括Bi-Encoder、CrossEncoder和SparseEncoder，是实现高级NLP功能的核心工具。
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使用TRL训练和微调大型语言模型

trl-training
sickn33/antigravity-awesome-skills
316
使用此技能，您可以使用TRL库对基础大型语言模型进行高级训练和微调。它支持包括SFT、DPO、GRPO等在内的多种前沿模型对齐和优化技术。适用于需要根据特定任务需求，利用偏好数据和奖励模型定制化模型的场景。
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代码评审人性化助手

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本工具旨在重写那些听起来过于正式或空泛的AI生成代码评审评论。它剔除了“我注意到...”或“可能值得考虑...”这类套话，将反馈转化为直接、可操作的建议。输出格式清晰（位置: 严重性: 观察. 修复），让代码审查意见听起来就像来自一位专业、热心的队友，极大地提升了PR反馈的质量和接受度。
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自动化营销流程构建

marketing-loops
coreyhaines31/marketingskills
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用于建立可重复、自我运行的营销工作流（循环）。它将一次性任务转化为“永不间断”的自动化系统，支持按固定周期或特定触发条件运行。指导用户定义循环目的、匹配信号变化速度（如每周或每日），并设置人工检查点，确保营销活动的持续、高效执行。
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数据可视化报告生成器

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nexu-io/html-anything
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用于将原始的结构化数据（如CSV/Excel/JSON）转化为专业、长篇的互动可视化报告。报告包含关键绩效指标（KPI）仪表盘、多种动态图表（如柱状图、折线图）和详细数据表格，并辅以业务洞察分析，适用于生成周报、月报等商业分析文档。
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高管决策简报

exec-briefing-memo
nexu-io/html-anything
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本模板旨在将复杂的、跨领域的原始材料（如会议纪要、调研报告、产品数据、财务反馈）压缩成一份高度结构化、可拍板的单页备忘录。它要求用户明确提出需要决策的问题、给出信心级别的建议、对比不同方案的利弊，从而帮助高管层在极短时间内做出关键业务决策。
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Go代码安全重构专家

golang-refactoring
samber/cc-skills-golang
232
该技能旨在指导Go代码库进行安全、系统化、大规模的重构。它确保所有结构性变更都不会改变可观察的行为，遵循严格的流程：分析代码影响范围、加强测试安全网、应用小步工具驱动的转换，并通过分阶段的PR提交原子性变更。适用于优化大型函数、修复代码异味、重命名包或进行复杂的Go架构改进。
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软件代码治理构建方法论

wgm
sickn33/antigravity-awesome-skills
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WGM是一种结构化的代码生成方法论，用于将模糊或粗略的需求转化为可工作、经过验证的软件。该方法强制执行六个阶段的严格流程：深度需求对齐、结构化规划、确定性迭代构建、不可见场景测试评判和最终文档审计。它确保代码收敛于严格测试的验收标准，而非依赖单次生成。
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