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自动跨栈测试运行器

ci-tests
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
242
这是一个统一的接口，用于在CI/CD流程中为多种编程语言（Python、Node.js、Rust）运行测试套件。它能自动检测项目环境，并调用相应的测试框架，确保无论底层语言如何，都能进行一致的代码质量检查。适用于代码提交或持续集成环境。
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代码任务解决与验证系统

code-task
opensquilla/opensquilla
60
这是在真实代码仓库中进行修改的首选专业工作流。它能够自动克隆目标代码仓库，并在任务分支上进行代码修改，并通过独立执行的红 $\to$ 绿 $\to$ 回归测试循环进行验证。适用于修复GitHub issue、添加新功能或修改现有代码库，确保所有改动都经过严格的测试验证。
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ICD-10编码辅助建议系统

coding-icd10
maziyarpanahi/openmed
195
该系统为医疗编码人员提供决策支持，负责将OpenMed提取的诊断和手术过程实体，映射到标准的ICD-10-CM和ICD-10-PCS编码。它能提供候选代码和详细的临床推理，帮助编码人员缩小搜索范围，预填病历，但最终的编码确认必须由专业人工审核。
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DPAPI凭证链分析

competition-dpapi-credential-chain
zhaoxuya520/reverse-skill
217
本技能用于深度安全取证分析，专注于追踪使用DPAPI（数据保护 API）保护的Windows秘密凭证的完整生命周期。它绘制了从初始加密的凭证源（blob或主密钥），经过解密上下文（如用户登录、机器上下文、域备份密钥），直到最终被接受的服务的完整路径。用于证明复杂渗透场景中的决定性访问边缘。
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邮箱滥用与取证分析

competition-mailbox-abuse
zhaoxuya520/reverse-skill
62
本技能是高度专业的取证分析工具，专门用于调查邮箱滥用场景。它能深入追踪OAuth授权流程、转发规则利用、共享邮箱访问及传输规则的异常行为，用于在安全事件调查中，证明攻击链中的持久化机制、权限提升或数据外泄。
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恶意软件配置复原与分析

competition-malware-config
zhaoxuya520/reverse-skill
57
这是一个用于高级威胁分析的专业技能。它专注于从复杂的恶意软件样本中，恢复隐藏的配置、解码C2（命令与控制）参数、解包分阶段载荷，并提取IOC。核心在于找到准确的解码链（包括压缩、编码和加密步骤），并将恢复的字段与沙箱环境中的实际行为结果关联起来。
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竞态条件状态漂移分析

competition-race-condition-state-drift
zhaoxuya520/reverse-skill
333
这是一个用于分析和重现并发系统复杂时序性漏洞的专业技能。它专注于竞态条件、状态漂移、锁定间隙和陈旧读取等问题，这些漏洞的最终结果高度依赖于请求的精确时序或异步执行顺序。适用于深度安全审计和分布式事务调试。
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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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复杂Web应用运行时深度分析

competition-web-runtime
zhaoxuya520/reverse-skill
399
这是一个专用于CTF沙箱环境的深度运行时分析技能。它指导用户全面检查Web应用的堆栈行为，包括API交互、服务器路由、浏览器状态（如Cookie和本地存储）以及异步工作进程。适用于追踪复杂的端到端请求流程，调试认证/会话流，或找出前端UI与后端实际执行行为之间的差异。
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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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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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临床数据文本去标识化

deidentify-a-dataset
maziyarpanahi/openmed
362
该工具用于对本地的结构化数据集（如CSV, JSONL, Parquet）中的自由文本列进行去标识化处理。它利用OpenMed模型移除个人健康信息（PHI），生成一个完全脱敏的数据集和一个不含PHI的聚合摘要，从而实现数据的安全共享和分析，同时确保源数据的隐私不泄露。
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