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利用手册进行安全事件分类分级

triaging-security-incident-with-ir-playbook
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
481
本工具提供了一个完整的安全事件响应（IR）流程。它能够从SIEM平台接收告警，结合威胁情报和资产数据进行数据富集，从而对事件进行类型分类和严重性评分。最终实现自动化创建工单并通知相应的响应团队，确保安全运营流程的标准化和高效性。
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Windows LNK文件取证分析

analyzing-windows-lnk-files-for-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
361
本指南详细介绍了如何从Windows LNK快捷方式文件中提取关键的取证证据。它能够获取目标文件路径、MAC地址、卷序列号和时间戳等信息。适用于数字取证调查，帮助重建用户文件访问历史、追踪可移动介质或网络路径，从而构建完整的事件时间线。
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OpenPI 微调与推理

fine-tuning-serving-openpi
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
78
涵盖 OpenPI pi0 系列模型（pi0、pi0-fast、pi0.5）在机器人操控任务上的微调与推理，提供从配置、数据映射、归一化统计到 JAX/PyTorch 训练、检查点转换以及 WebSocket 策略推理服务的完整流程，适用于 ALOHA、DROID、LIBERO 等评估场景。
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合并最佳智能体结果

merge
alirezarezvani/claude-skills
312
用于将智能体评估（AgentHub）流程中表现最佳的智能体分支合并到主基线分支。此功能实现开发周期的收尾，通过合并获胜分支、使用Git标签归档所有失败智能体提交，并清理工作目录，确保代码库历史记录清晰、安全，完成一次完整的迭代流程。
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SCADA HMI安全评估工具

performing-scada-hmi-security-assessment
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
130
本工具提供了一套结构化的方法论，用于评估SCADA人机界面（HMI）系统的安全态势。它涵盖了Web界面漏洞、身份验证机制以及HMI与PLC之间通信路径的安全审计，旨在确保系统符合IEC 62443和NIST SP 800-82等行业标准要求。
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创业企业评估助手

soft-screening-startup
davepoon/buildwithclaude
254
引导分析师进行软模式创业筛选：提取公司画像、打分八大维度、套用四种投资者视角，输出带简要投资备忘录的通过/有条件/否决结论。
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启动并行代理进行任务协同

spawn
alirezarezvani/claude-skills
231
该命令用于同时启动N个子代理，让它们在独立的Git工作区内并行处理同一任务。它支持使用预设模板（如优化器、重构器），引导代理采取特定的解决策略。适用于需要多方协作、竞争性尝试的复杂软件工程任务，如代码重构、性能调优和缺陷修复等。
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安全事件分级与处置

triaging-security-incident
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
487
本技能提供了一个标准的安全事件初步分级和处置流程。它指导分析师依据行业标准（如NIST SP 800-61r3）对警报进行类型分类，根据业务影响确定优先级，并结合威胁情报进行富集，从而确定正确的遏制和升级路径。适用于SIEM/EDR告警需要人工判断、或需协调多个并发安全事件的场景。
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上下文预算与LLM优化

context-budget
affaan-m/everything-claude-code
85
本工具用于审计Claude Code会话中所有组件（如代理、技能、规则和MCP服务器）的Token消耗。它能分析上下文开销，识别冗余或臃肿的组件，并生成详细的上下文预算报告。帮助用户管理Token使用量，确保模型运行效率和性能。
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文件驱动的项目规划与进度跟踪

planning-with-files-zh
OthmanAdi/planning-with-files
461
该系统采用文件驱动的规划模式，将文件系统作为持久化的外部工作记忆。它用于组织和跟踪复杂的、多步骤的项目或研究任务。通过维护`task_plan.md`（任务总计划）、`findings.md`（研究发现）和`progress.md`（会话进度）这三个结构化文件，确保所有重要的上下文信息得以持久化记录，避免信息丢失，非常适合大型项目管理和流程分解。
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PyTorch深度学习模式指南

pytorch-patterns
affaan-m/everything-claude-code
208
本技能旨在指导用户掌握 PyTorch 框架中的常见模式和设计最佳实践。它适用于开发复杂的深度学习模型，有助于提升神经网络的结构化程度、代码的复用性以及整体的工程效率。
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构建交互式聊天应用组件

build-mcp-app
anthropics/claude-plugins-official
179
本指南详细介绍了如何构建MCP应用，使其能够提供交互式UI资源。开发者可以使用本技能在聊天界面中嵌入复杂的组件，如表单、选项选择器、仪表盘或确认对话框。它指导用户了解组件的架构、主机环境配置以及何时应使用富媒体组件而非纯文本输出。
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