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全流程研究管道：从想法到投稿

research-pipeline
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
317
这是一个端到端、全自动化的研究工作流，旨在将用户从最初的概念阶段带到最终的学术论文定稿。它系统性地完成了从想法发现、文献调研、代码实现、实验部署、自动评审循环到撰写论文的全过程，确保研究的完整性和可重复性。
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问题锚定研究方案精修

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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本技能旨在将模糊的研究方向或不确定的技术方案，通过迭代的、多阶段的评审流程，转化为结构清晰、具有学术高度和落地性的方法论计划。它强调“问题锚定”，确保方案始终聚焦于核心问题，并提炼出最小化但最具创新性的核心贡献。适用于需要将初步想法打磨成可撰写、可实施、可发表的顶尖学术提案的科研人员。
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科研提纲精炼与实验规划管线

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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本技能提供端到端的科研工作流。它能将用户从模糊的研究想法，一步步转化为结构化的、可执行的完整研究提案。流程首先对研究方法进行精炼和聚焦，确定核心论点；随后基于此提纲，自动生成详细的、可验证的实验路线图和项目总结，确保提案、方法和实验之间的高度一致性。
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高级研究批判性评审

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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模拟顶会（如NeurIPS/ICML）专家评审流程，对学术研究、论文草稿或项目思路进行深度批判性分析。它可以帮助用户系统性地发现逻辑漏洞、缺失的实验验证、叙事弱点，并通过多轮迭代对话完善研究的完整性和说服力，直到形成可操作的实验方案。
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使用JADX逆向安卓恶意软件

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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利用JADX反编译安卓 APK，分析源码、权限、组件、通信与覆盖攻击等恶意行为，辅助安全分析师识别数据窃取与移动恶意软件威胁。
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Frida iOS 逆向分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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在授权的移动安全测试中以Frida动态插桩结合Objective-C/Swift运行时钩子，对iOS应用二进制进行逆向、密钥提取、方法追踪与安全防护评估。
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运行实验部署

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自动检测CLAUDE配置，协调本地/远端/Vast.ai/Modal等GPU资源，完成环境准备、代码同步、W&B集成，并通过screen或serverless启动训练实验。
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Nmap高级网络渗透扫描指南

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本指南详细介绍了利用Nmap执行的高级网络侦察和渗透测试流程。内容涵盖多阶段主机发现、服务版本枚举、通过NSE进行漏洞扫描，以及模拟流量碎片化、伪造源地址等高级绕过技术，适用于专业的授权安全评估和资产盘点。
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Harbor容器仓库安全加固实践

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本教程详细介绍了使用Harbor对容器镜像仓库进行全面安全加固的流程。内容涵盖了如何配置先进的安全特性，包括集成漏洞扫描（Trivy）、镜像签名（Cosign/Notary）、基于角色的访问控制（RBAC）和内容信任策略。通过配置这些安全控制，可以确保K8s环境下的镜像来源可信、安全合规。
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GitHub Actions 工作流安全加固

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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帮助安全团队通过固定 SHA、缩减 GITHUB_TOKEN 权限、防止脚本注入与泄露、加强 fork PR 策略并设置工作流变更审批，全面加固 GitHub Actions 工作流安全。
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安全 Helm 图表部署

securing-helm-chart-deployments
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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验证 Helm 图表出处、扫描渲染模板漏洞、加强安全上下文和角色秘钥控制，助力 Kubernetes 发布满足合规要求。
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OT环境历史库服务器加固

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本技能指导如何在 OT 环境中加固 OSIsoft PI、Honeywell PHD、GE Proficy、AVEVA Historian 等过程历史库，从普渡模型网络分层、接口访问控制、DMZ 数据复制、SQL 注入防护到过程数据完整性保护，适用于新部署、风险加固或事件响应。
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