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审计Azure AD身份配置

auditing-azure-active-directory-configuration
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具提供全面的微软Entra ID（Azure AD）身份配置安全审计。它可用于检查身份配置中的高风险认证策略、权限过大的角色分配、闲置账户、条件访问（CA）的覆盖盲区以及访客用户风险。适用于合规审计、安全态势评估和并购后的安全审查。
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基于CIS标准的云安全审计

auditing-cloud-with-cis-benchmarks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了如何使用Prowler等自动化工具，对AWS、Azure和GCP等主流云环境进行基于CIS基准的深度安全审计。内容涵盖选择合适的基准版本、执行自动化评估、解读合规报告，并提供从发现漏洞到系统性修复的完整流程，帮助用户建立并维持持续的合规安全基线。
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审计 GCP IAM 权限与访问风险

auditing-gcp-iam-permissions
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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这是一个全面的指南和脚本集合，用于审计 Google Cloud Platform 的 IAM 权限。它帮助识别权限过于宽泛的绑定、未使用的服务账户、使用原始角色以及跨项目访问风险。利用 gcloud CLI、策略分析器和 IAM 推荐器，确保合规性并最小化误配置的潜在影响。
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K8s RBAC安全审计工具

auditing-kubernetes-cluster-rbac
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具用于对Kubernetes的基于角色的访问控制(RBAC)配置进行全面安全审计。它可以识别过度宽松的角色权限、危险的通配符配置、高风险的绑定关系，以及潜在的权限提升路径。适用于进行集群安全评估和合规性检查，确保集群遵循最小权限原则。
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论文自动优化循环

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该技能用于自动化优化学术论文的写作质量。它通过循环机制（审阅→修改→重编译），利用先进的语言模型对已生成的论文进行多轮次的深度润色和优化。主要目的是提升文章的逻辑结构、修正理论不一致性，并增强整体的表达和呈现质量，帮助用户将初稿提升至可提交的优秀状态。
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自动研究评审循环系统

auto-review-loop-llm
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该技能旨在自动化研究改进流程，构建一个“评审→实施修复→再评审”的闭环系统。它利用任何兼容OpenAI的LLM API，循环迭代优化研究内容，直到获得积极的评估，或达到设定的最大轮次。适用于学术论文撰写或技术项目完善。
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自动多轮研究论文评审循环

auto-review-loop-minimax
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个用于自动化复杂研究主题或论文的严格、迭代评审与改进工具。它通过多轮循环，利用外部大模型（MiniMax API）提供持续、建设性的反馈。本流程引导用户完成评审、修正和再评审等阶段，直到获得积极评估或达到最大轮次。支持状态持久化，适用于长篇学术工作流。
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IOC威胁情报自动富集

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能旨在指导构建自动化工作流，用于利用多源威胁情报对原始的IOC（指标）进行自动富集。适用于集成到SOAR平台或Python管道中。通过自动查询VirusTotal、AbuseIPDB、MISP等多个数据源，可显著降低分析师的事件分诊时间，并标准化威胁上下文及置信度评分。
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AI驱动的端到端Web测试

awt-e2e-testing
sickn33/antigravity-awesome-skills
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AWT是一款AI驱动的端到端（E2E）网页测试工具。它允许AI代码生成工具通过真实浏览器执行测试，支持声明式YAML场景。它采用视觉匹配和OCR技术，而非依赖脆弱的DOM选择器，适用于需要高鲁棒性的AI辅助测试流程。
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对抗方基础设施追踪系统

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该系统用于自动化追踪并绘制敌对威胁行为者的C2网络图谱。通过整合被动DNS、WHOIS数据、证书透明度和IP富集等多种数据源，实现基础设施的交叉引爆（Pivoting），帮助安全分析师发现共享托管模式、监控域名重用，并构建完整的威胁情报关系图谱。
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从威胁报告构建攻击模式库

building-attack-pattern-library-from-cti-reports
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能用于解析复杂的网络威胁情报报告（CTI），提取对手的攻击行为。它将这些行为精准映射至MITRE ATT&CK框架，并构建为标准化的STIX 2.1攻击模式库。最终生成检测规则模板，用于提升防御能力和安全架构设计。
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自动化恶意软件分析流水线

building-automated-malware-submission-pipeline
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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用于构建全面的自动化恶意软件分析流水线。该工具能从EDR和邮件网关等多个源头收集可疑文件，自动提交至沙箱和多引擎扫描器，并生成详细的威胁判定和IOCs。适用于需要扩大高容量恶意软件初筛和事件响应能力的安全运营中心（SOC）团队。
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