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机器学习实验结果分析

analyze-results
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
176
该工具用于深入分析复杂的机器学习实验结果，支持从JSON/CSV等多源数据定位结果。它可以计算详细的统计数据，生成跨超参数变体的对比表，并提供结构化的观察、解释和后续实验建议，帮助用户高效解读实验发现。
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使用LiME和Volatility进行内存取证分析

analyzing-memory-forensics-with-lime-and-volatility
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
472
本技能指导用户如何对受感染的Linux系统执行内存取证。首先使用LiME模块采集内存镜像，然后利用Volatility 3框架分析该镜像，提取进程列表、网络连接、Bash历史记录、加载内核模块等关键证据，是安全事件响应和威胁狩猎的核心技术。
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钓鱼邮件头分析

analyzing-phishing-email-headers
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
346
通过解析邮件头获取真实发件人、传递路径及认证结果，结合工具与脚本验证合法性并识别钓鱼线索，适用于安全分析与威胁响应场景。
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基于CIS标准的云安全审计

auditing-cloud-with-cis-benchmarks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
492
本指南详细介绍了如何使用Prowler等自动化工具，对AWS、Azure和GCP等主流云环境进行基于CIS基准的深度安全审计。内容涵盖选择合适的基准版本、执行自动化评估、解读合规报告，并提供从发现漏洞到系统性修复的完整流程，帮助用户建立并维持持续的合规安全基线。
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IOC威胁情报自动富集

automating-ioc-enrichment
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
439
本技能旨在指导构建自动化工作流，用于利用多源威胁情报对原始的IOC（指标）进行自动富集。适用于集成到SOAR平台或Python管道中。通过自动查询VirusTotal、AbuseIPDB、MISP等多个数据源，可显著降低分析师的事件分诊时间，并标准化威胁上下文及置信度评分。
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从威胁报告构建攻击模式库

building-attack-pattern-library-from-cti-reports
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
231
该技能用于解析复杂的网络威胁情报报告（CTI），提取对手的攻击行为。它将这些行为精准映射至MITRE ATT&CK框架，并构建为标准化的STIX 2.1攻击模式库。最终生成检测规则模板，用于提升防御能力和安全架构设计。
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漏洞管理中央仪表盘

building-vulnerability-dashboard-with-defectdojo
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
193
DefectDojo是一个开源的漏洞管理平台，旨在集中化、聚合并管理来自数百种安全扫描仪的漏洞发现。它提供自动去重、进度跟踪和执行仪表盘。该系统支持CI/CD集成和Jira工单工作流，是实施DevSecOps实践和确保合规性的核心工具。
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自动化AI数据采集代理

data-scraper-agent
affaan-m/everything-claude-code
301
该代理旨在为任何公开数据源（如招聘板、价格、新闻等）构建一个全自动、AI驱动的数据采集系统。它能定时抓取数据，利用免费的大语言模型（如Gemini Flash）进行数据富集和分析，并将结果结构化地存储到Notion、Sheets或Supabase等数据库中。适用于需要持续监控和跟踪网络数据的场景。
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自主设计空间探索循环

dse-loop
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
446
这是一个用于计算机架构和EDA领域的自主设计空间探索工具。它能够自动化地执行复杂的模拟或设计程序，分析输出结果，并根据预设的目标指标（如最大化IPC或最小化面积）智能地调整输入参数。适用于需要多轮迭代优化和查找最佳配置的复杂硬件系统设计问题。
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飞书/飞书钉钉状态通知系统

feishu-notify
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
373
这是一个用于将关键状态和流程节点通知到飞书/飞书钉钉的系统工具。它作为其他复杂技能（如实验流程、评审循环）的内部依赖，用于报告实验完成、评审评分或流程检查点等关键事件。它支持单向消息推送和双向交互确认，确保流程状态实时同步，且具有高容错性设计。
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Osquery 端点监控部署指南

implementing-osquery-for-endpoint-monitoring
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
291
自动部署 osquery 定时查询，持续监控端点的进程、网络监听、文件完整性与持久化机制，生成配置与差异日志，分析异常并输出安全调查报告。
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将SAST集成到CI/CD流程

integrating-sast-into-github-actions-pipeline
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
437
本技能指导如何将静态应用安全测试（SAST）工具（如CodeQL和Semgrep）集成到GitHub Actions CI/CD流水线中。它涵盖了在Pull Request上的自动化代码扫描、规则调优、上传SARIF结果，并建立质量门禁，确保任何有漏洞的代码都无法进入主分支。
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