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Trackio：机器学习实验跟踪

hugging-face-trackio
sickn33/antigravity-awesome-skills
353
Trackio是一个全面的实验跟踪库，用于记录、可视化和管理机器学习训练过程中的指标和警报。它通过Python API支持在训练过程中记录指标和设置诊断警报。同时，CLI接口支持指标的查询和仪表盘展示，并将数据同步到Hugging Face Spaces，特别适用于自动化和远程的ML实验监控流程。
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DCOM横向移动行为检测

hunting-for-dcom-lateral-movement
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
99
本技能用于主动检测DCOM协议滥用导致的横向移动行为。通过关联Sysmon进程创建事件、网络连接记录、WMI和RPC流量，可以精准识别攻击者利用特定COM对象执行远程命令，是安全威胁狩猎和红队演习的关键检测手段。
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零信任下的浏览器隔离架构

implementing-browser-isolation-for-zero-trust
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
250
本指南详细介绍了如何在零信任架构中部署远程浏览器隔离（RBI）。它指导用户配置URL风险分类、数据丢失防护（DLP）以及内容清除重建（CDR）机制。适用于加固Web访问，防御零日漏洞、防止钓鱼攻击和数据外泄。
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网络入侵检测：诱饵代币部署

implementing-canary-tokens-for-network-intrusion
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
126
本技能指导安全人员如何部署DNS、HTTP和AWS API Key等多种“诱饵代币”（Canary Tokens）。这些代币作为网络环境中的数字绊线，用于检测攻击者在进行侦察或横向移动时的异常行为。通过Webhook实时触发警报，实现主动、低误报率的入侵检测。
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使用Purview实现数据防泄漏

implementing-data-loss-prevention-with-microsoft-purview
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
250
本指南详细介绍了如何使用Microsoft Purview实现强大的数据防泄漏（DLP）策略。内容涵盖了敏感度标签的配置（包括加密和内容标记），以及使用正则表达式创建自定义DLP规则。流程还包括在Windows和macOS设备上部署端点DLP，以保护跨SharePoint、Exchange和OneDrive等服务的敏感数据，并利用PowerShell和Graph API进行自动化合规管理。
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FIDO2 WebAuthn身份认证实现

implementing-hardware-security-key-authentication
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
355
这是一个关于实现FIDO2/WebAuthn协议的综合指南，用于构建防钓鱼、高强度的多因素认证系统。内容涵盖了使用Python构建完整的认证方服务器，支持硬件安全密钥（如YubiKey）和平台生物识别，用于迁移到无密码认证流程。
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SCADA Modbus流量异常监控

monitoring-scada-modbus-traffic-anomalies
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
250
本工具用于监控SCADA和ICS环境中的Modbus TCP通信，旨在检测安全异常。它通过深度包检测建立正常的通信行为基线，并应用统计分析来识别未经授权的寄存器写入、设备枚举行为或针对工业控制设备的拒绝服务攻击，确保OT网络安全。
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已废弃的学术海报生成器

paper-poster
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
413
该技能已废弃，并被 /paper-poster-html 取代。它最初用于生成学术海报，但由于技术限制，用户请务必立即使用新的 HTML/CSS 流程。请勿使用此技能创建新的海报，以确保兼容性和最佳效果。
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论文生成会议演示文稿

paper-slides
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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本技能能将完整的学术论文转化为结构化、专业的会议演示文稿。它适用于口头报告、专题展示或海报演讲等多种场景，帮助用户将复杂的学术叙事转化为流畅、易懂的演讲故事线。支持生成LaTeX Beamer和可编辑的PPTX格式。
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使用Binwalk进行固件提取与分析

performing-firmware-extraction-with-binwalk
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了使用Binwalk等工具进行固件逆向工程的完整流程。它涵盖了文件系统识别（如SquashFS）、熵分析以定位隐藏数据、组件提取，以及查找硬编码凭证和密钥，适用于物联网设备安全评估和漏洞研究。
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结果到主张验证门：证据与结论

result-to-claim
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该技能指导研究人员系统性地评估实验结果与预设研究主张的吻合度。它要求用户汇集来自W&B、日志等多个来源的实验数据，首先进行确定性的证据预检查，以排除“幻觉证据”，最后利用Codex进行判断，从而决定结果是支持、不支持还是证据缺失，指导后续的研究方向调整。
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安全卫士：防止破坏性操作

safety-guard
affaan-m/everything-claude-code
301
安全卫士技能用于防止在生产系统工作或自律智能体执行任务时发生破坏性操作。它提供三种保护模式（谨慎、冻结、卫士），能够监控危险命令、锁定特定目录，确保代码更改仅限于预定区域，从而显著增强系统的稳定性和安全性。
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