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Kubernetes安全基线检测工具

benchmarking-kubernetes-with-kube-bench
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
423
kube-bench是一款开源工具，用于验证Kubernetes集群的合规性和安全性。它根据CIS Kubernetes基准测试，严格检查集群的控制平面、工作节点及策略，报告安全状态（通过/失败/警告）并提供详细的修复建议，是进行安全审计和加固的首选工具。
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Chainsaw取证威胁狩猎工具

hunting-evtx-with-chainsaw
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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Chainsaw是一款基于Rust的快速取证和威胁狩猎工具。它允许分析师对收集的Windows事件日志（.evtx）和特殊工件（如shimcache、SRUM）执行快速的Sigma规则检查和关键词搜索。该工具特别适用于首次响应和离线分析，无需SIEM数据管道，能在现场或气隙环境中快速验证假设。
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运行Havoc C2进行高级红队对抗

operating-havoc-c2
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于部署和操作Havoc C2框架，执行高级红队对抗。它利用Yaotl配置文件生成高度规避的Agent，模拟了间接系统调用和休眠混淆等先进技术。涵盖了完整的红队测试生命周期，从C2搭建、载荷生成到后渗透和横向移动，适用于模拟高级威胁对手行为和验证EDR检测能力。
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使用SLSA和Sigstore验证构建溯源

verifying-build-provenance-with-slsa-sigstore
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于强化软件供应链安全性。通过使用SLSA和Sigstore等行业标准，验证软件构建的完整性和来源可信度。它指导用户使用cosign和slsa-verifier等工具，通过检查签名和构建溯源证明，确保所有部署的工件确实来自受信任的构建环境，有效防御供应链攻击。
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AI驱动的开发规范循环

ai-loop
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能为AI代理提供了一个受控、有界限的开发生命周期流程。它强制执行“规范-构建-评审”三阶段工作流，确保开发过程具备可追溯性、可验证性。适用于从零开始构建复杂功能、处理需求模糊或高风险的场景，并通过明确的审批门控来保证代码符合规范。
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承诺状态管理与结果验证

accint-commitments
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该技能用于对项目中的开放承诺或待办事项进行系统性的分类和处理。用户可以使用它根据实际运行结果（real-world verdicts）来验证并关闭这些承诺。核心在于维护严格的证据链和来源纪律，确保状态更新基于外部验证的结果，从而提高项目的可靠性和可追溯性。
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API请求校验与调试

api-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于全面校验API请求的正确性和完整性。它会严格检查HTTP方法、URL结构、所需头部、请求体格式、认证详情和查询参数。当用户需要调试cURL命令、验证API调用或确保请求结构符合最佳实践时，可提供即时的、可操作的反馈和修改建议。
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缺陷根因分析与定位

bug-hunt-swarm
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个系统性的、只读的复杂软件缺陷诊断工具。它通过启动四个专业的子智能体并行工作，对程序缺陷、回归、崩溃或不稳定的行为进行深入的根因分析。该技能不进行任何代码修改，专注于提供多角度的故障定位、代码路径追踪和最快的验证路径，帮助用户系统性地理解“为什么会出错”。
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开发者技术内容创作

devrel-content
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于创建高质量、专业的开发者技术内容。它指导用户完成完整的DevRel内容创作流程，包括从主题研究和验证（社区信号、竞品分析）到选择合适的文章类型（教程、指南、案例研究）。内容结构强调撰写可运行的代码示例和清晰的叙事框架，目标是建立专业权威，推动产品采用。
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语义等价代码对比

logic-diff
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能用于深度对比两套代码版本，验证其是否具备语义等价性，而不仅仅是简单的语法差异。它通过半形式跟踪技术，在共享规范和边界条件下并行追踪代码，帮助用户确认重构、重写或迁移后的代码行为是否意外改变，从而判断是否破坏了原有逻辑。
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发现、审计与设计AI循环

loop-library
alirezarezvani/claude-skills
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本库提供了一套全面的AI循环（Loop）管理框架。用户可以通过分析代码库或工作历史来发现可重复的自动化工作流程。系统能够帮助用户推荐现有模板，诊断和修复缺陷，适应参数，或设计全新的、鲁棒的自动化流程，确保所有工作流都有明确的触发、验证和终止条件，防止无限循环。
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动态多智能体工作流编排

odw
sickn33/antigravity-awesome-skills
292
适用于需要复杂、多步骤、多智能体协作的流程任务。它首先生成任务图和详细计划，然后通过本地守护进程（daemon）进行并行执行和对抗性验证。当用户提出的任务范围广、涉及多个文件或需要明确的“工作流”概念时使用，确保执行过程结构化、可靠且可追溯。
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