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利用AI检测业务邮件欺诈

detecting-business-email-compromise-with-ai
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
460
本功能利用AI、NLP和行为分析技术，用于检测高度复杂的业务邮件欺诈（BEC）。它不依赖于传统的恶意链接规则，而是通过分析写作风格、语气、语境异常和行为模式，识别纯粹的社会工程学欺骗，为企业提供坚实的高级反网络钓鱼和反欺诈防御层。
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邮件网关鱼叉式钓鱼检测

detecting-spearphishing-with-email-gateway
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一份全面的指南，指导用户配置高级邮件安全网关（SEGs），以检测和阻止高度复杂的鱼叉式网络钓鱼攻击。内容涵盖了模仿者检测、URL实时爆破、附件沙箱处理和自定义规则创建等关键防御层，是安全运营中心分析师构建邮件威胁防御体系的必备知识。
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自主设计空间探索循环

dse-loop
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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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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Proofpoint邮件沙盒安全部署

implementing-email-sandboxing-with-proofpoint
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能详细介绍了使用Proofpoint TAP实现邮件沙盒检测的专业流程。它指导用户配置隔离环境，自动 detonates可疑附件和URL，从而检测零日恶意软件、逃避式网络钓鱼和高级威胁。内容涵盖策略调优、仪表板监控及与SIEM的集成，旨在构建完整的邮件安全架构。
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网络钓鱼邮件事件调查流程

investigating-phishing-email-incident
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于安全运营中心（SOC）和数字取证专家，提供网络钓鱼邮件事件的全流程调查指南。涵盖邮件头分析（SPF/DKIM/DMARC）、恶意URL/附件的沙箱检测，通过SIEM和代理日志确定事件范围和受影响用户，并指导执行邮件移除等遏制措施。
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端到端研究全生命周期管理

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个全自动化的研究流程管线，覆盖了从研究方向探索、文献调研、实验设计、跨模型评审到最终撰写论文的完整生命周期。它能够自主执行整个科研流程，支持中断恢复和高度定制化的参数设置。适用于需要将一个初步想法打磨成高质量学术论文的科研人员。
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跨平台智能体技能生成器

agent-skill-creator
FrancyJGLisboa/agent-skill-creator
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这是一个自主的智能体技能创建工厂。它能够接收用户提供的原始、非结构化的输入（如文档、截图、代码片段或模糊意图），并自动反向工程出完整的、生产级别的跨平台AI Agent技能。它弥合了人类难以精确表达的意图与Agent所需代码规格之间的差距，实现流程自动化。
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加密域名注册

lobsterdomains
davepoon/buildwithclaude
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通过REST API使用加密货币支付注册ICANN域名，使AI代理自动查询可用性、完成USDC/USDT/ETH/BTC付款并获取DNS管理权限。
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自主DevSecOps治理编排器

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个专业的DevSecOps治理工具，集成了先进的AI推理能力，用于软件开发生命周期（SDLC）中的关键审计。它能够对Linux内核补丁进行内存安全漏洞检测，分析Terraform计划以防范云成本超支，并根据自然语言需求生成最少权限的K8s配置，实现系统级的安全与财务合规性保障。
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需求规格驱动开发流程

spec-driven-workflow
alirezarezvani/claude-skills
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本流程指南强制执行“规格优先”的开发原则，将需求文档视为不可更改的合同。它详细阐述了从功能/非功能需求、验收标准、API契约到数据模型等强制性结构，指导用户在编写任何代码之前，先清晰地定义系统必须实现的功能。这极大地减少了返工，规避了范围蔓延。
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点击路径与状态一致性审计

click-path-audit
affaan-m/everything-claude-code
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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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Trackio：机器学习实验跟踪

hugging-face-trackio
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Trackio是一个全面的实验跟踪库，用于记录、可视化和管理机器学习训练过程中的指标和警报。它通过Python API支持在训练过程中记录指标和设置诊断警报。同时，CLI接口支持指标的查询和仪表盘展示，并将数据同步到Hugging Face Spaces，特别适用于自动化和远程的ML实验监控流程。
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