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研究方案精炼与构建
research-refine
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
124
本技能用于将模糊或不确定的研究方向,迭代细化为一个结构清晰、理论扎实、具有前沿性的学术提案。它遵循“问题锚点”原则,确保最终方案具备极高的可执行性、学术美感和发表潜力,适合需要打磨研究思路的研发人员。
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研究精炼与实验规划流程
research-refine-pipeline
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
489
这是一个端到端、完整的学术研究工作流。它首先通过方法精炼阶段,将模糊的研究方向稳定为一个核心论点;随后,基于此论点,生成详细、可执行的实验路线图。适用场景包括撰写学术论文、需要严格验证概念或产品原型时,确保提案既优雅又可验证。
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专家级研究深度评审
research-review
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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用于获取研究工作(论文、想法或结果)的深度、批判性评审。本技能模拟顶级会议的资深审稿人视角,通过外部后端提供多轮对话机制。它旨在从对抗角度找出逻辑漏洞、缺乏的实验或叙事弱点,帮助用户打磨和提升研究的学术价值。
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安卓恶意软件逆向分析
reverse-engineering-android-malware-with-jadx
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
88
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
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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
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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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