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使用Nessus扫描基础设施安全漏洞

scanning-infrastructure-with-nessus
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
336
本指南详细介绍了使用Tenable Nessus进行全面的基础设施安全扫描。内容涵盖扫描策略配置、认证扫描、结果分析和漏洞管理工作流的整合，帮助用户识别并修补网络环境中的安全漏洞。
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Kubesec：Kubernetes安全配置扫描器

scanning-kubernetes-manifests-with-kubesec
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
479
这是一个用于对Kubernetes资源清单（YAML/JSON）进行安全风险分析的专业工具。它能够自动检测出配置错误、潜在的权限提升漏洞以及与安全最佳实践的偏差。通过提供评分和可操作的加固建议，Kubesec是CI/CD流程、安全审计和自动化合规检查不可或缺的工具。
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AWS Lambda执行角色安全加固

securing-aws-lambda-execution-roles
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
310
本指南详细介绍了如何为AWS Lambda函数执行角色实施最小权限原则。流程涵盖了从审计现有权限、利用CloudTrail和IAM Access Analyzer分析实际调用，到构建和应用精确范围的IAM策略和权限边界，从而大幅降低云环境的安全风险。
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多智能体团队构建器

team-builder
affaan-m/everything-claude-code
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这是一个交互式的工具，用于发现、选择并构建由多个专业AI智能体组成的团队。它可以从不同领域（如工程、市场营销）选择多个角色，然后以并行模式启动它们。最后，它会整合所有智能体的独立分析结果，生成包含共识、冲突点和下一步建议的综合报告。
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CORS配置误用安全测试

testing-cors-misconfiguration
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
392
本技能提供一套完整的跨源资源共享（CORS）配置误用检测与利用方法。内容涵盖了测试源验证绕过、分析预检请求，指导用户在授权渗透测试中模拟数据窃取过程，评估API的安全性。
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敏感数据泄露测试

testing-for-sensitive-data-exposure
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
111
本指南提供了一个全面的安全评估工作流，用于检测各种形式的敏感数据泄露。覆盖了从客户端代码扫描API密钥、PII，到分析API响应过度暴露的数据，再到验证数据传输加密和浏览器存储安全等多个环节。
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结构化安全事件分级处理流程

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
327
本流程指导安全运营中心（SOC）分析师执行全面的安全事件分级和优先级分配。它涵盖了从接收SIEM/EDR警报、利用威胁情报丰富数据，到根据资产重要性和数据敏感度计算严重程度的过程。流程最终能自动化创建工单，并通过PagerDuty等工具触发即时响应机制，确保事件得到及时处理。
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硬预测未来

hard-predict-future
davepoon/buildwithclaude
473
一个融合 Claude 情报与 Python 计算的 12 步严谨前瞻分析助手，用于高风险未来预测、技术采纳、地缘政治等问题，自动推理合理时间跨度并生成结构化信号。
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市场规模智能分析

market-size
davepoon/buildwithclaude
122
通过 Claude 与 Python 协作开展 TAM/SAM/SOM 估算，并整合竞争格局与技术栈洞察，支撑风投资决策。
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安全事件分级与分析

triaging-security-incident
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该流程提供了一个结构化的安全事件初步分级和分析工作流。它采用NIST和SANS等行业框架，用于对安全警报进行分类、评估严重性（基于业务影响），并确定必要的遏制和升级响应措施。适用于SIEM/EDR警报分析或处理可疑活动报告。
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代码库入职指南生成器

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affaan-m/everything-claude-code
494
本工具可自动分析陌生的代码库，生成结构化的入职指南。它能系统性地检测项目的包清单、框架指纹、架构图、主要入口点和代码规范。适用于加入新项目或首次设置代码仓库的开发人员，帮助快速理解代码结构。
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上下文预算与LLM优化

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affaan-m/everything-claude-code
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本工具用于审计Claude Code会话中所有组件（如代理、技能、规则和MCP服务器）的Token消耗。它能分析上下文开销，识别冗余或臃肿的组件，并生成详细的上下文预算报告。帮助用户管理Token使用量，确保模型运行效率和性能。
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