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消融实验系统规划器

ablation-planner
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
452
本工具用于系统化规划机器学习研究论文中的消融实验。它模拟同行评审的视角，帮助用户设计实验，以隔离模型中每个组件的贡献，并回答审稿人最可能提出的关键问题。整个流程覆盖了从设计、到可行性评估、再到运行的全周期。
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勒索软件支付钱包分析

analyzing-ransomware-payment-wallets
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
190
本技能用于对勒索软件攻击产生的加密货币支付流程进行全面的取证分析。它利用区块链API和高级技术，识别钱包集群、追踪通过混币器和剥皮链等混淆手段的资金流向，并将资金与交易所连接。适用于执法机构、事件响应人员和威胁情报分析师进行勒索软件溯源。
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UEFI引导程序木马持久性分析

analyzing-uefi-bootkit-persistence
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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这是一个用于进行UEFI固件和启动流程完整性分析的综合框架。它详细介绍了检测SPI闪存中的固件植入物、审计UEFI变量（PK, KEK, DB）、检查ESP分区中的未经授权组件，并分析启动链异常。适用于调查高级持续性威胁（APT）和验证系统安全态势，以对抗Rootkit和引导木马。
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代码项目上下文管理

ck
affaan-m/everything-claude-code
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这是一个为Claude代码项目设计的持久化上下文管理工具。它用于初始化项目的结构化元数据，并在每次会话中自动跟踪和总结当前的开发进度、关键决策点和后续步骤。使用它能确保无论开发过程如何中断或切换，项目的上下文信息都能完整保存和恢复，极大地提高了开发流程的连续性和效率。
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通信领域文献综述与调研

comm-lit-review-claude-single
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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本技能专为通信领域（如5G、卫星通信、Wi-Fi、网络协议）提供深度文献调研。它结合了本地知识库和顶级学术数据库，遵循严谨的层次化搜索流程，旨在为用户生成权威、全面的综述报告和相关工作总结。
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构建可扩展设计系统

design-system
affaan-m/everything-claude-code
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本指南旨在指导构建一套可扩展、高维护性的设计系统。涵盖了设计令牌（Design Tokens）、可重用组件、布局模式等核心要素。帮助团队确保产品在不同平台上的设计和实现高度一致，并强制执行可访问性标准。
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AI提示注入安全检测器

detecting-ai-model-prompt-injection-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
447
该工具是一个多层防御系统，用于检测针对大语言模型(LLM)应用的复杂提示注入攻击。它结合了正则匹配、结构异常评分和基于DeBERTa的深度分类，适用于构建鲁棒的输入校验层、保护RAG系统，以及进行主动的AI安全扫描。
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深度伪造语音检测与反欺诈系统

detecting-deepfake-audio-in-vishing-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能用于检测语音钓鱼（vishing）攻击中使用的AI生成深度伪造音频。它通过提取MFCC、频谱质心等关键声学特征，并利用机器学习模型进行分类判断，以确定录音的真实性。支持批量取证分析，生成信心评分和详细报告，是网络安全和反欺诈调查的关键工具。
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使用Zeek日志检测横向移动活动

detecting-lateral-movement-with-zeek
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了如何分析Zeek网络日志（包括SMB、NTLM、DCE/RPC等），以检测攻击者在网络内部的横向移动行为。通过识别管理员共享访问、账户喷洒和远程服务执行等关键指标，为事件响应和网络取证提供重要的线索。
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通过事件关联检测NTLM重放攻击

detecting-ntlm-relay-with-event-correlation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本框架通过关联Windows安全事件4624（登录类型3）来检测Active Directory环境中的NTLM重放攻击。它识别关键指标，包括IP地址与主机名不匹配、Responder/LLMNR嗅探痕迹以及SMB/LDAP签名未强制执行的情况，为T1557.001提供了全面的威胁检测能力。
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实时勒索软件加密行为检测

detecting-ransomware-encryption-behavior
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本系统结合熵值分析、文件I/O监控和行为启发式规则，实时检测勒索软件的加密行为。它能识别异常的大规模文件修改模式、数据熵值突然升高（指示加密）以及删除卷影副本等可疑进程活动，适用于构建高级的EDR防御层。
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无服务器函数注入检测与防御

detecting-serverless-function-injection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能旨在全面检测和防御无服务器环境（如AWS Lambda）中的代码注入和权限提升攻击。它结合了静态代码分析（查找`eval`、`exec`等危险函数）、事件源监控（S3、SQS、API Gateway）和IAM权限审计，构建了完整的云安全防御体系，有效保护无服务器应用免受恶意攻击。
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