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巴基斯坦支付系统集成
pakistan-payments-stack
sickn33/antigravity-awesome-skills
330
这是一个用于为面向巴基斯坦市场的SaaS平台设计和实现生产级支付网关的综合工程栈。它涵盖了整合JazzCash、Easypaisa等主流本地支付提供商,处理复杂的支付流程(包括PKR计费、Webhook、幂等性处理),并执行至关重要的财务对账和审计流程。旨在确保巴基斯坦B2B/SaaS计费操作的高正确性和可靠性。
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业务增长与运营智能体
business-growth-skills
alirezarezvani/claude-skills
338
这套综合技能包包含四个专业AI智能体,用于优化关键业务流程。功能覆盖客户成功(健康评分、流失预测)、销售工程(RFP分析)、营收运营(销售漏斗预测)和提案撰写。它提供专业的业务增长工具,利用标准Python库进行数据驱动的分析,助力企业提升运营效率。
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高级平台工程技能套件
engineering-advanced-skills
alirezarezvani/claude-skills
377
这是一个包含25种高级工程智能体技能的工具包,旨在覆盖从架构设计、数据库建模、CI/CD构建到可观测性、安全审计等整个软件开发和平台运维的全流程。适用于需要构建复杂系统和处理全生命周期任务的专业开发者。
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全栈工程技能工具箱
engineering-skills
alirezarezvani/claude-skills
422
这是一套包含23种专业、可落地的工程技能工具集。它覆盖了软件开发生命周期的方方面面,包括系统架构、全栈开发、DevOps、安全运维、AI/ML和数据工程等。该工具箱旨在指导高级AI代理完成复杂、多学科的开发任务,确保代码质量和系统设计的健壮性。
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多阶段项目蓝图规划
blueprint
affaan-m/everything-claude-code
150
用于将一个高层目标分解为一套完整的、可执行的构建蓝图。它特别适用于大型、复杂的软件工程项目,能自动识别任务的依赖关系和并行步骤。每个步骤都包含独立完整的上下文信息,使任何协作的智能体都能无缝接手,避免跨会话的知识丢失,确保项目规划的完整性。
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AI工程化工作流工具箱
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sickn33/antigravity-awesome-skills
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包含六个专家级、结构化的AI工程工作流,将AI辅助从临时的提问提升到可重复、生产级的工程实践。涵盖提示词评估、RAG架构设计、上下文预算规划、安全审计、评估框架构建和产品策略辅导。
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使用Ghidra分析Go语言恶意软件
analyzing-golang-malware-with-ghidra
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一套完整的Go语言恶意软件逆向工程工作流,使用Ghidra进行分析。它专注于处理Go独特的二进制结构,如非空终止字符串、pclntab元数据以及剥离二进制中的函数名恢复,帮助安全分析师进行威胁情报和事件响应。
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Linux ELF恶意软件分析
analyzing-linux-elf-malware
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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这是一个针对恶意Linux ELF二进制文件的综合分析指南。涵盖静态分析(使用readelf、elftools)、动态跟踪(strace/ltrace)和深度逆向工程(Ghidra/IDA)。适用于调查Linux服务器、容器环境中的僵尸网络、勒索软件和Rootkit。
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进行社会工程渗透测试
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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能详细指导用户设计和执行社会工程渗透测试。它涵盖了模拟真实世界的攻击,包括网络钓鱼(邮件)、语音钓鱼(Vishing)、短信钓鱼(Smishing)和物理预设场景测试。目的是衡量组织的“人为”安全韧性,找出员工的培训漏洞,并使用GoPhish等工具测试多个维度的安全控制。
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进行社交工程语音钓鱼测试
conducting-social-engineering-pretext-call
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
224
本指南详细介绍了策划和执行授权的社交工程语音钓鱼(Vishing)预设情境的流程。该技术用于红队演练,旨在评估员工对社会工程攻击的抵抗能力,并检验现有安全意识控制措施的有效性。流程涵盖OSINT研究、构建高可信度情景(如IT服务台冒充)、结构化通话执行和指标收集。
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QRadar安全事件关联分析
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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能旨在指导安全运营中心(SOC)分析师和检测工程师,如何在IBM QRadar SIEM平台上关联复杂的、多阶段的网络攻击。内容涵盖使用AQL深入调查事件、构建自定义关联规则和进行跨源数据关联,帮助用户优化告警逻辑,显著提高对高级威胁的检测准确性。
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检测商业邮件欺诈(BEC)
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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了检测商业邮件欺诈(BEC)的全面指南。它涵盖了使用邮件网关规则、行为分析和财务流程控制等检测技术。了解如何识别异常支付请求、域名不匹配和社交工程模式等红色警报,从而有效防范财务损失。
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