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研究方案细化

research-refine
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
104
将模糊的研究方向转化为具体、问题导向、优雅且可实施的方案。通过迭代AI评审，帮助细化研究计划、分解复杂问题，创建符合顶级会议标准的研究方法，确保方案简洁、聚焦且前沿。
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研究细化与实验规划

research-refine-pipeline
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
473
该技能执行端到端工作流，结合研究细化与实验规划。它将模糊的研究方向转化为聚焦的最终方案和详细实验路线图。串联研究细化与实验计划，生成方法论文、评审历史和验证计划。适用于需要同时生成方法论和实验验证的学术研究场景。
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智能研究评审助手

research-review
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
424
该技能利用外部 AI 模型（如 Codex、Gemini 或 Claude）对研究工作提供深度批判性评审。它收集项目上下文，识别逻辑漏洞，并对方法论和结果提供对抗性反馈。适用于学术论文、实验验证及研究思路优化，支持多轮推理。
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安卓恶意软件逆向分析

reverse-engineering-android-malware-with-jadx
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
107
本技能提供了一套完整的安卓恶意软件逆向分析流程。它指导用户使用JADX、apktool和androguard等工具，对可疑的Android APK进行静态分析，从而深入了解其Java/Kotlin源代码、权限结构，并识别出数据泄露、C2通信、权限滥用和叠加攻击等核心恶意功能。
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使用dnSpy逆向分析.NET恶意软件

reverse-engineering-dotnet-malware-with-dnspy
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
264
本技能详细介绍了如何使用dnSpy和de4dot进行.NET恶意软件的逆向工程分析。覆盖了从初步识别恶意样本、到使用de4dot去除ConfuserEx等混淆，再到在dnSpy中进行代码深度分析和调试的全流程。核心目标是提取恶意软件内硬编码的C2服务器地址、加密密钥和敏感凭证。
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使用Frida进行iOS逆向工程

reverse-engineering-ios-app-with-frida
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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这是一个关于iOS应用逆向工程的指南，利用Frida进行动态插桩。用户可以在没有源代码的情况下，分析应用的内部逻辑、提取加密密钥、追踪方法调用，并绕过反调试或反篡改的安全机制。适用于授权的移动安全评估和协议分析。
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Ghidra恶意软件逆向分析指南

reverse-engineering-malware-with-ghidra
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南提供了使用Ghidra进行恶意软件逆向工程的完整工作流程。它指导用户从静态和动态分析的角度，深入研究恶意软件在汇编和伪代码层面的内部逻辑、C2通信协议、加密算法和混淆技巧。适用于需要提取配置信息、理解漏洞机制或制定检测规则的高级安全分析场景。
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勒索软件加密常式逆向分析

reverse-engineering-ransomware-encryption-routine
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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深入指导如何逆向分析勒索软件的加密机制。内容涵盖混合加密模型（如AES与RSA）的识别、利用Python脚本分析系统API调用（CryptoAPI/CNG），并查找密钥生成缺陷和实现漏洞，旨在帮助安全专业人员找到无需支付赎金的解密方法。
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反向工程Rust恶意软件

reverse-engineering-rust-malware
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南提供了一套系统化的流程，用于反向分析使用Rust语言编写的恶意软件。它专门解决了Rust二进制文件特有的逆向工程难题，例如非空终止符字符串、泛型代码单态化和复杂的错误处理结构。适用于安全分析师和红队人员对高级威胁的深度研究。
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运行和部署机器学习实验

run-experiment
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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用于管理和运行完整的机器学习实验流程。该工具支持在本地GPU、远程服务器、Vast.ai和Modal等多种云端环境中部署和执行训练任务。它涵盖了环境检测、代码同步、依赖管理和实验结果日志记录等关键步骤，确保了ML实验过程的可靠性、可扩展性和可重复性。
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Rust开发惯用法与最佳实践

rust-patterns
affaan-m/everything-claude-code
406
这是一份全面指南，涵盖了构建安全、高性能和可维护的Rust应用程序的惯用模式和最佳实践。内容覆盖了所有权与借用机制、使用thiserror和anyhow的健壮错误处理、状态机建模、通过Trait和泛型实现零成本抽象，以及安全的并发编程技巧。
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Rust测试模式与TDD开发指南

rust-testing
affaan-m/everything-claude-code
342
本文提供了一套全面的Rust测试实践指南。涵盖了单元测试、集成测试、异步测试、属性测试（Property-Based Testing）等多种高级测试模式。指导用户遵循TDD（测试驱动开发）的RED-GREEN-REFACTOR流程，以提高代码的可靠性和可维护性，并确保代码达到高覆盖率。
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