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证书透明度钓鱼检测

phishing
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153
本技能指导用户如何利用证书透明度(CT)日志进行主动安全监控。通过查询公共证书日志服务，可以提前发现模仿品牌、未经授权的证书签发和潜在的钓鱼基础设施，是安全运营中心和威胁猎手必备的防御分析方法。
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威胁行为者基础设施追踪

stage-capabilities-seo-poisoning
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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用于安全运营和高级威胁情报分析。本工具旨在监控和绘制攻击者控制的资产图谱，包括C2服务器、钓鱼域名和漏洞利用主机。通过利用被动DNS、证书透明日志和Shodan/Censys等技术，帮助安全分析师发现、追踪并关联威胁行为者的基础设施，提升安全防御能力。
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使用Falco检测容器运行时威胁

detecting-container-runtime-threats-with-falco
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导用户使用Falco和eBPF技术，在Kubernetes和Docker环境中编写和部署自定义安全规则。它能够实时、高效地检测容器逃逸、命名空间滥用、特权挂载以及各种系统调用异常等运行时威胁，是强化DevSecOps流程和提升容器安全态势的核心工具。
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Trivy 镜像与IaC安全扫描

scanning-iac-and-images-with-trivy
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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Trivy是一款开源的综合安全扫描器，用于查找容器镜像、IaC（如Terraform、Kubernetes）以及SBOM中的漏洞、错误配置和敏感信息。它作为CI/CD管道的“左移”安全门，确保在部署前就发现潜在的安全风险，保障软件供应链的透明度和安全性。
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ArrowSpace 谱向量检索技术

arrowspace
sickn33/antigravity-awesome-skills
239
一种基于图拉普拉斯特征的谱向量检索工具，结合语义相似度与结构角色，解决传统余弦或L2距离无法捕获嵌入空间潜在结构的问题。
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粗野主义设计风格指南

brutalism
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455
本指南提供了在Web、移动端（如SwiftUI、Flutter）等不同平台实现粗野主义（Brutalism）美学风格的完整方案。它指导开发者如何利用醒目的边框、单色调、高对比度以及系统默认组件，营造出原始、未经修饰、具有反传统设计感的用户界面。
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毛玻璃界面设计指南

glassmorphism
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本指南详细介绍了毛玻璃（Glassmorphism）设计风格的实现方法，适用于Web和移动应用。它指导用户如何利用背景模糊、半透明材质和微妙的边框效果，创造出具有现代感、类似磨砂玻璃的界面，并提供了CSS、SwiftUI和Flutter的实战代码示例。
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开发者工具竞争对手追踪

competitor-tracking
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356
本技能提供了一套系统化的框架，用于追踪开发者工具领域的竞争对手。用户可以监控竞品的各项维度，包括功能特性、定价策略、内容布局、社区情绪和市场定位。它帮助产品经理、市场和销售团队获取准确的竞争情报，用于制定市场策略或构建竞争战卡。
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响应式界面布局校验

design-spatial
sickn33/antigravity-awesome-skills
155
本技能提供了一个深度框架，用于校验UI界面的空间构图和技术完整性。它强调不能仅凭视觉判断，必须通过渲染和在不同视口宽度下进行评测。核心任务是找出难以发现的布局缺陷，特别是强制执行水平溢出（`scrollWidth`）检查，确保界面在任何设备尺寸上都是完美的，杜绝任何横向滚动条。
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Hugging Face Hub模型与数据集管理

hf-mcp
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该技能通过MCP服务器工具，提供对Hugging Face Hub生态系统的全面访问。用户可以搜索最先进的模型、数据集和研究论文，获取详细的仓库信息，检索文档，在GPU/CPU上运行计算任务，并像使用Gradio Spaces一样与AI工具进行交互。适用于机器学习开发、研究和应用原型设计。
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LoRA模型空间构建与发布

huggingface-lora-space-builder
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390
该技能自动化构建并发布基于自定义 LoRA 的 Gradio 演示空间。用户只需提供 LoRA 模型，即可获得一个完整、可直接在 Hugging Face 运行的 AI 应用。它能处理从UI设计、选择最佳推理流程到生成所有必要代码文件的复杂全流程。
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Hugging Face应用部署指南

huggingface-spaces
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本技能提供一套完整的Hugging Face Spaces应用构建、部署和维护指南。它指导用户根据需求（如Gradio前端、Docker容器或静态网页），选择合适的SDK和硬件资源（包括ZeroGPU和专业GPU），并提供最佳实践，确保机器学习应用能高效、成功地部署上线。
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