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AI治理引擎:安全可靠的开发流程
yes-md
sickn33/antigravity-awesome-skills
52
该技能旨在为AI提供严格的治理框架和开发纪律。它强制执行安全门禁(如文件备份、影响范围检查),要求所有诊断和结论必须基于确凿证据,有效杜绝AI的猜测、推诿或表面修复,确保代码修改和调试过程的彻底、安全和可验证。
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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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AI编程会话根因分析
analyze-project
sickn33/antigravity-awesome-skills
346
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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分析Azure日志检测安全威胁
analyzing-azure-activity-logs-for-threats
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
423
本技能指导用户使用KQL查询Azure Monitor活动和登录日志,以检测复杂的安全威胁。内容涵盖发现可疑管理操作、不可能的旅行场景、权限提升尝试和未经授权的资源修改。非常适用于安全运营中心(SOC)分析师构建高级威胁狩猎规则或开发云SIEM检测。
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命令与控制通信协议分析
analyzing-command-and-control-communication
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
310
本技能旨在帮助安全分析师对恶意软件的命令与控制(C2)通信协议进行逆向分析。通过分析捕获的网络流量,可以识别信标(beacon)模式、解码自定义协议结构(如HTTP、DNS),并绘制C2基础设施图谱,从而用于高级威胁检测和威胁情报收集。
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使用Cuckoo沙盒进行恶意软件分析
analyzing-malware-behavior-with-cuckoo-sandbox
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于在高度隔离的Cuckoo沙盒环境中执行恶意软件样本,以安全地观察其完整的运行时行为。它可以捕获进程创建、文件系统修改、注册表变动、网络通信和关键API调用等细节,并生成详细的恶意行为报告和威胁情报,用于恶意软件分类和威胁溯源。
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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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UPX解密与恶意软件分析
analyzing-packed-malware-with-upx-unpacker
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南提供了一个完整的恶意软件分析流程,旨在识别和解包使用UPX或其他打包技术的恶意样本。它涵盖了标准解密操作,并提供了修复被混淆或修改的PE头部和魔数字节的高级技术,从而为静态取证分析和动态反汇编做准备。
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Linux持久化机制检测
analyzing-persistence-mechanisms-in-linux
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
255
这是一个用于网络安全威胁狩猎和事件响应的综合技能。它系统地扫描Linux系统,用于检测攻击者设置的各种持久化后门,包括可疑的crontab任务、未经授权的systemd服务、LD_PRELOAD劫持、配置文件篡改和SSH密钥后门。通过关联auditd日志,生成详细的入侵时间线。
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AI驱动的端到端Web测试
awt-e2e-testing
sickn33/antigravity-awesome-skills
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AWT是一款AI驱动的端到端(E2E)网页测试工具。它允许AI代码生成工具通过真实浏览器执行测试,支持声明式YAML场景。它采用视觉匹配和OCR技术,而非依赖脆弱的DOM选择器,适用于需要高鲁棒性的AI辅助测试流程。
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身份治理与生命周期管理流程
building-identity-governance-lifecycle-process
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
231
涵盖了从入职到离职的完整身份生命周期管理流程。核心功能包括自动化新员工入职(Joiner)、岗位变动(Mover)和员工离职(Leaver)的身份权限控制。它能建立基于角色的访问控制(RBAC),进行周期性权限复审,并解决僵尸账户问题,以满足严格的合规性要求。
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恶意软件事件沟通模板构建
building-malware-incident-communication-template
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本框架提供一套结构化的流程,用于管理恶意软件事件期间的沟通内容。它为不同级别的利益相关者(包括高管、技术团队和监管机构)生成定制化报告,并根据事件的严重程度和威胁类型,确保在危机发生时信息传递的结构化、及时性和合规性。
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