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K8s RBAC安全审计工具

auditing-kubernetes-cluster-rbac
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
79
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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Kubernetes RBAC 权限审计

auditing-kubernetes-rbac-permissions
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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对 Kubernetes 的角色、绑定与服务帐号进行 RBAC 审计，发现权限过度、权限升级与最小权限违规，可借助 rbac-tool、KubiScan 等工具辅助分析与验证。
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Terraform IaC安全审计

auditing-terraform-infrastructure-for-security
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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这是一个用于对Terraform IaC进行全面安全审计的指南。它结合了Checkov、tfsec、Terrascan和OPA等行业领先工具，用于在代码部署前检测关键漏洞，例如过宽的权限策略、公共资源暴露和缺失加密。它对于将强大的安全门禁集成到CI/CD流程和强制执行合规标准至关重要。
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论文自动改进循环

auto-paper-improvement-loop
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该技能可自动模拟多轮次的学术论文改进流程，包括外部大模型评审、修正和重新编译。它旨在提升论文的写作质量、修正理论不一致性，并优化整体呈现结构。默认执行两轮改进，并支持传入风格参考论文以指导结构性修改。
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自动化多轮研究评审循环

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个功能强大的自动化工具，用于管理多轮次的复杂研究或代码迭代改进。它能模拟外部评审过程，持续接收反馈、执行修复，并进行再评审，直至内容满足预设的优秀标准，或达到最大轮次限制。适用于需要高精度、自我修正质量控制的专业项目。
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自主LLM研究迭代评审循环

auto-review-loop-llm
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该技能实现自主研究迭代优化流程。它利用兼容OpenAI的LLM，自动进行多轮评审、打分及提出改进方案，直至研究内容达到可提交（Ready）的专家级标准。它支持状态管理，模拟了完整的专业同行评审过程。
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自动研究论文多轮审阅

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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本技能实现了一个自主、多轮次的科研论文审阅循环，模拟顶级学术会议的同行评审过程。它能够迭代地对研究文档进行审查、发现不足、提出修改意见，并进行再审查，直到达到“准备就绪”的评估标准或达到最大轮次限制。适用于学术写作、论文完善或深度项目文档撰写。
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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

building-adversary-infrastructure-tracking-system
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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