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PEStudio静态恶意软件分析

performing-static-malware-analysis-with-pe-studio
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
306
本指南详细介绍了如何使用PEStudio、pefile和FLOSS等工具对Windows PE恶意软件样本进行预执行静态分析。重点在于检查文件头、节熵、导入表以及嵌入字符串，从而在不运行二进制文件的情况下，识别恶意功能、打包技术和可疑指标，适用于对可疑可执行文件进行初步分类和排查。
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行业威胁态势评估工具

performing-threat-landscape-assessment-for-sector
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该工具用于对特定行业（如金融、医疗、能源等）进行全面的网络威胁态势评估。它能分析目标威胁行为者、攻击向量和MITRE ATT&CK战术，结合实时威胁情报，生成可操作的情报，支持企业风险管理和董事会级别的安全报告。
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勒索软件加密常式逆向分析

reverse-engineering-ransomware-encryption-routine
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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深入指导如何逆向分析勒索软件的加密机制。内容涵盖混合加密模型（如AES与RSA）的识别、利用Python脚本分析系统API调用（CryptoAPI/CNG），并查找密钥生成缺陷和实现漏洞，旨在帮助安全专业人员找到无需支付赎金的解密方法。
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WebSocket API安全漏洞测试

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具提供了一套全面的代码和指南，用于对实时WebSocket API进行渗透测试。它可以评估包括跨站WebSocket劫持（CSWSH）、握手认证缺失、消息注入、输入验证不足以及拒绝服务攻击（DoS）等多种漏洞。用户可以使用Python代码和专业工具来测试连接和消息的授权与安全性。
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股权表与退出瀑布

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davepoon/buildwithclaude
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为风投轮建模股权稀释、SAFE 转换和退出分配，生成 OCF 输入并借助 Python 脚本计算各轮持股变化与退出层级分配结果。
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交易来源信号扫描

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davepoon/buildwithclaude
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通过 CLAUDE 搜索及 Python 评分，横向扫描招聘、融资、产品、团队、市场与技术六类信号，快速识别公司在投资节奏、增长动能与竞争风险上的关键迹象，为风险投资选股提供依据。
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风险投资财务模型

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davepoon/buildwithclaude
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通过收集SaaS/创业公司关键指标，运行DCF、可比收入倍数和SaaS健康模型，并撰写估值、跑道与资本效率分析，帮助用户进行融资判断和指标对位。
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基金运营助理

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davepoon/buildwithclaude
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专为风投基金运营设计，通过 Claude Code 与 Python 协作，计算 TVPI、DPI、IRR、MOIC、carry 与管理费，并据此生成 LP 季度报告，涵盖投资、退出与市场洞察。
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硬预测未来

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davepoon/buildwithclaude
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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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硬性创业筛查流程

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davepoon/buildwithclaude
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该技能在硬性筛查模式下推动VC流程，Claude收集信息、Python打分并格式化，最终产出可审计的创业公司投资结论和策略建议。
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市场规模智能分析

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davepoon/buildwithclaude
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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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PydanticAI：类型安全LLM代理框架

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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PydanticAI 是一个强大的 Python 框架，它将 Pydantic 的类型验证能力引入大型语言模型（LLMs）。它允许开发者构建生产级的 AI 代理，确保 LLM 的输出具有严格的结构化和数据类型安全，不再仅仅是原始文本。框架支持工具调用、依赖注入和多模型兼容性，适用于需要高可靠性和准确数据结构的复杂 AI 场景。
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