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搜索 SSE ，共找到 2464 条记录
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持续学习模式总结

continuous-learning
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
433
通过记录每次编码会话中的修正、成功实践和反模式，并配置信心评分，帮助团队整理、复用和强化技术经验。
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SBOM供应链漏洞分析

analyzing-sbom-for-supply-chain-vulnerabilities
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
378
本工具用于解析软件物料清单（SBOM），支持CycloneDX和SPDX格式。它通过与NVD CVE数据库关联组件，识别复杂的供应链漏洞。核心功能包括构建依赖图、计算传递风险得分，并生成合规性报告，适用于安全和合规性评估。
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性能基准测试与回归检测

benchmark
affaan-m/everything-claude-code
242
该工具用于建立多维度的性能基准线。它能够测量核心网页指标（如LCP、CLS、INP）、API延迟（p50、p95、p99）以及开发构建效率。在代码合并前，用于检测性能回归，确保持续集成/持续部署流程的稳定性，并对比不同的技术栈替代方案。
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勒索软件应急响应手册

building-ransomware-playbook-with-cisa-framework
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
367
本手册提供了一个构建勒索软件事件响应流程的综合指南，内容严格遵循CISA和NIST的框架。它涵盖了从准备、检测、遏制到恢复的完整生命周期，适用于安全团队进行应急演练和完善合规文档。
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点击路径与状态一致性审计

click-path-audit
affaan-m/everything-claude-code
251
该工具用于审计用户交互流程（如按钮点击），以发现静态代码分析难以检测到的隐藏Bug。它追踪状态变化的完整序列，尤其能发现后续操作意外地抵消、矛盾或使UI处于不一致状态的问题，特别适用于复杂的全局状态管理架构（如Redux/Zustand）。
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蓝牙低功耗安全评估与攻击检测

detecting-bluetooth-low-energy-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
236
本技能用于进行授权的蓝牙低功耗（BLE）安全评估。它系统地指导用户检测和分析各种BLE安全攻击，包括嗅探、中间人攻击、重放攻击和GATT枚举滥用。工作流程涉及使用专业嗅探器进行数据包捕获、通过Python/bleak枚举服务和特征，并使用如crackle等工具进行加密强度分析。
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深度伪造语音检测与反欺诈系统

detecting-deepfake-audio-in-vishing-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
353
该技能用于检测语音钓鱼（vishing）攻击中使用的AI生成深度伪造音频。它通过提取MFCC、频谱质心等关键声学特征，并利用机器学习模型进行分类判断，以确定录音的真实性。支持批量取证分析，生成信心评分和详细报告，是网络安全和反欺诈调查的关键工具。
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临床病历系统开发最佳实践

healthcare-emr-patterns
affaan-m/everything-claude-code
158
这是一份详细的指南，用于构建可靠的电子病历（EMR）和电子健康记录（EHR）系统。它涵盖了患者安全协议、结构化临床工作流、药物相互作用检测、审计追踪和可访问性标准等关键领域。适用于开发高可靠性、高合规性的医疗IT解决方案。
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医疗健康PHI/PII合规模式

healthcare-phi-compliance
affaan-m/everything-claude-code
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本模式提供了一套全面的指南，用于构建符合HIPAA、GDPR等全球标准的医疗健康应用。它详细介绍了保护受保护的健康信息（PHI）和个人身份信息（PII）的最佳实践，包括实现强大的访问控制、行级安全（RLS）以及强制性的审计追踪，适用于任何处理患者或临床数据的功能。
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惠斯通AI论文智能分析

hugging-face-papers
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于对Hugging Face和arXiv上的AI学术研究论文进行深度解析。它可以读取论文内容，提取作者、摘要、GitHub仓库等结构化元数据，并识别关联的模型、数据集或Spaces。当用户提供论文链接或ID，并要求进行总结、解释或分析时，使用此技能。
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ML实验跟踪与监控

hugging-face-trackio
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Trackio是一个用于记录、可视化和分析机器学习训练实验的工具。它提供Python API用于训练过程中的实时指标记录和异常告警，并提供命令行接口（CLI）用于查询历史数据。用户可以使用它来持续监控训练状态、诊断模型问题（如损失发散），是构建自动化ML工作流的关键组件。
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外部攻击面管理工具包

implementing-attack-surface-management
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具提供了一套完整的外部攻击面管理（EASM）流程。它整合了Shodan、Censys、subfinder、httpx和nuclei等专业工具，用于进行深度侦察。用户可以系统性地发现资产、枚举子域名、指纹识别服务、扫描漏洞，并根据OWASP标准计算加权风险评分，适用于专业的安全测试和持续的威胁态势监测。
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