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逆向工程与漏洞利用竞赛

competition-reverse-pwn
zhaoxuya520/reverse-skill
93
本技能专用于处理复杂的二进制挑战，涵盖CTF、恶意软件分析、数字取证和漏洞挖掘。用户需要进行深度逆向工程、样本解包、内存/网络数据包分析、崩溃调试，并将文件、内存、日志和网络流量等多个证据链条关联起来，以构建或验证完整的漏洞利用链。
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运行时路由与沙箱环境分析

competition-runtime-routing
zhaoxuya520/reverse-skill
310
本技能用于追踪复杂的网络请求，分析其如何穿过多层级的基础设施（如反向代理、容器边界和头部修改）。核心用途是确定在沙箱环境中，是哪个具体的节点、代理规则或头部信息最终处理并服务了该请求。适用于分析VHost路由、路径重写和X-Forwarded头信息，以精确定位决策后端。
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SSRF元数据凭证链分析

competition-ssrf-metadata-pivot
zhaoxuya520/reverse-skill
305
本技能用于深度分析和追踪复杂的SSRF攻击链。它系统地记录了从初始SSRF源点到内部服务可达性、元数据端点利用，以及最终凭证提取和获取接受权限的完整过程。适用于CTF等环境中，需确定决定性访问路径的专业分析工具。
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媒体隐写分析与取证

competition-stego-media
zhaoxuya520/reverse-skill
109
这是一款用于媒体容器（如图像、音频、视频、文档）的专业隐写分析技能。它用于取证和CTF挑战，帮助用户深入检查元数据、LSB、Alpha/Palette通道，以及附加的载荷和伪影，以在不进行盲目破解的情况下重构隐藏的秘密信息。
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软件供应链溯源分析

competition-supply-chain
zhaoxuya520/reverse-skill
474
这是一个进阶的专业技能，用于深度分析软件在整个生命周期（从源头到运行）中的完整溯源路径。它专注于检测依赖漂移、构建或发布环节的篡改，确定哪个最终的工件被运行时实际消费，是进行安全审计和漏洞分析的关键工具。
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Windows环境横向移动链分析

competition-windows-pivot
zhaoxuya520/reverse-skill
55
本技能专用于分析复杂、主机到主机的横向移动链。它侧重于跟踪WinRM、SMB、RDP等协议，重放Kerberos票据，理解特权边界，并确定接受凭证或票据的精确服务或主机。适用于高级渗透测试和数字取证场景，用于绘制完整的攻击路径。
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桌面端操作与自动化指南

computer-use
agentscope-ai/QwenPaw
362
本技能提供一套结构化的桌面应用自动化流程，指导用户如何稳定、可靠地操作桌面软件。操作流程核心在于先获取窗口观察上下文，并优先使用UI自动化（如通过元素ID调用按钮或设置值），而不是依赖坐标点击。内容涵盖了键盘输入和状态刷新的最佳实践，适用于复杂的跨平台业务流程自动化。
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临床笔记电子质量指标计算

computing-ecqms
maziyarpanahi/openmed
198
该技能用于计算电子临床质量指标（eCQMs），通过CQL（临床质量语言）和QDM模型，将自由文本临床笔记中的关键信息（如咨询记录、症状或排除原因）提取出来。它将这些文本证据提升并补充到结构化的电子病历数据中，从而准确计算出质量指标的分子和有效排除项。本工具旨在增强数据捕获能力，不能替代专业的认证测量引擎。
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隐私政策配置与脱敏处理

configuring-privacy-policies
maziyarpanahi/openmed
400
本技能用于配置多种符合法规的隐私保护策略，支持对敏感数据进行脱敏处理。用户可以根据HIPAA、GDPR、PIPEDA等不同地域和场景的法律要求，选择合适的策略，确保数据脱敏、替换或假名化，从而满足数据共享和研究的合规需求。
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CTF沙盒安全分析编排

ctf-sandbox-orchestrator
zhaoxuya520/reverse-skill
414
这是一个用于处理复杂CTF、漏洞利用和数字取证的通用主流程。它首先建立“沙盒模型”，假设所有目标都在内部环境，然后指导用户进行系统性调查。核心功能是：绘制攻击入口表面、证明最小可行路径，并根据证据链智能路由到最相关的专业分析模块，确保整个调查过程的连贯性和结构性。
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数据库安全评估与渗透测试指南

database-security
zhaoxuya520/reverse-skill
166
这是一份全面的指南，用于对多种数据库平台（如PostgreSQL、MySQL、MSSQL、Mongo、Redis）进行授权安全评估和渗透测试。它涵盖了暴露面分析、认证与授权检查、配置漏洞审查以及利用链验证等关键环节，并强调遵循非破坏性测试原则。
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定义可计算的表型和队列

defining-cohort-phenotypes
maziyarpanahi/openmed
151
本工具指导使用OHDSI/OMOP CDM构建可计算的病患表型和队列。它允许用户结合标准的概念集（如PheKB）和从临床自由文本中提取的自然语言处理（NLP）特征，定义精确、可执行的筛选标准。特别适用于结构化代码无法捕获的关键健康信息（如症状、社会背景）的分析场景。
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