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代码库预提交深度审计
codebase-audit-pre-push
sickn33/antigravity-awesome-skills
213
这是一个全面的代码库“预提交”审计工具。它模拟资深工程师的最终审查,系统性地检查代码中的所有潜在问题,包括清理垃圾文件、移除死代码、发现安全漏洞(如密钥泄露、注入)和性能瓶颈。用于在代码推送到生产环境前,确保代码达到最高质量标准。
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差异化安全代码审计
differential-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
344
这是一种针对拉取请求(PR)、提交和代码差异(Diff)的深度安全代码审查流程。它超越了常规代码审查,重点关注身份验证、加密、外部调用和价值转移等高风险逻辑。本方法论强调基于证据的分析,要求构建详细的攻击场景模型,并生成结构化的审计报告,以发现遗漏的漏洞与回归。
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Django访问控制与IDOR安全审计
django-access-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
477
本指南提供了一套深度、调查驱动的Django/DRF代码审计方法论,专注于发现访问控制漏洞和IDOR(不安全直接对象引用)。它指导用户如何追踪数据流、检查对象所有权和权限,确保用户只能访问其有权访问的资源,适用于安全渗透测试和代码审查。
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GitHub Actions安全漏洞审计
gha-security-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
404
本技能提供了一个严谨的框架,用于审计GitHub Actions工作流中的可利用安全漏洞。它重点关注真实世界的攻击模式,要求每个发现的漏洞都需包含具体的攻击场景(如入口点、载荷、影响),确保安全审计具有实战性和可验证性。
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Odoo 模块开发专家
odoo-module-developer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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指导构建自定义 Odoo 模块,涵盖清单、模型、视图、安全配置与 ORM 规范,支持新建模块、扩展模型、排查加载问题,并对已有代码进行最佳实践审查。
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开源情报评估工具
osint-evals
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Osint Evals 为安全团队提供一个结构化的开源情报评估流程,便于基于既定场景对情报采集与分析能力、工具链进行模拟验证与比对。
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跨平台安全审计专家
audit-skills
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个专业的安全审计工具,能够对AI技能和捆绑包执行非侵入式的静态分析。它覆盖Windows、macOS、Linux/Unix、Android和iOS等主流跨平台环境,用于识别恶意代码模式、数据泄露、系统稳定性风险和混淆载荷,是进行安全漏洞验证的利器。
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Helm 图表构建器
helm-chart-builder
alirezarezvani/claude-skills
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Helm 图表构建器技能可生成生产级 chart 结构、设计 values、审核安全、管理依赖并运行 lint/test,覆盖创建、复审、硬化等 Helm 流程。
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Terraform基础设施实践
terraform-patterns
alirezarezvani/claude-skills
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针对 Terraform 的实战技能,涵盖模块结构设计、状态后端治理、安全排查、策略即代码和 CI/CD 流程建议,帮助保持 IaC 规范、安全且可维护。
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AI工程化工作流工具箱
ai-engineering-toolkit
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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API网关日志安全分析
analyzing-api-gateway-access-logs
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该工具用于解析API网关(如AWS, Kong, Nginx)的访问日志,旨在检测常见的API安全漏洞和攻击行为。通过使用pandas进行统计分析,可以识别包括BOLA/IDOR漏洞、凭证扫描、速率限制绕过和注入攻击等多种威胁,适用于安全运营和威胁狩猎场景。
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云存储访问模式分析
analyzing-cloud-storage-access-patterns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该工具用于检测AWS S3、GCS和Azure等主流云存储平台的异常访问模式。通过分析云审计日志,能够识别出关键的安全威胁,例如非工作时间的大批量数据下载、API调用激增、来源IP地址异常变化等,从而利用统计基线和时间序列异常检测技术,协助进行主动威胁狩猎和安全事件调查。
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