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研究方案精炼

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

通过多轮 GPT-5.4 审查，把模糊的研究方向化为以问题为锚、结构明确、适合前沿基金会模型的实施型方案，并附带最简验证思路，保证提案精炼且具备投顶会潜力。

研究精炼流程

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

将研究精炼和实验规划串联成一条全流程线路，从模糊方向生成最终方案、复盘理由、详尽实验路线图和管线摘要，确保方法与验证同步输出。

研究评审工作流

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

通过 Codex MCP 调度 GPT 进行多轮高推理研究评审，梳理背景、批评、反馈、实验计划，并记录结论与 TODO。

Android 恶意软件逆向分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

结合 jadx、apktool、androguard 等工具，反编译 Android 恶意 APK，分析权限、组件、源码及 C2 通信，识别数据窃取、权限提升、覆盖攻击等行为，支持移动恶意软件溯源与威胁分析场景。

dnSpy .NET 恶意软件逆向

reverse-engineering-dotnet-malware-with-dnspy

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过 dnSpy 反编译 .NET 恶意软件，结合 de4dot 清理混淆，提取硬编码 C2 配置与指标，辅助分析 RAT、Stealer 和其他托管载荷的行为与网络通信。

Frida iOS 逆向分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过Frida动态插桩分析iOS运行时逻辑，提取密钥、追踪Swift/Objective-C方法、绕过安全检测，辅助授权渗透测试与二进制分析。

Ghidra 恶意软件逆向分析

reverse-engineering-malware-with-ghidra

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过 Ghidra 反汇编与反编译可疑二进制，理清恶意逻辑、C2 通信、加密及持久化机制，支持深入威胁研判与特征提取。

勒索软件加密逆向分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过静态与动态分析逆向勒索软件的加密流程，识别所用加密算法、密钥生成缺陷与实现漏洞，从而寻找免费解密的可能性。

Rust 恶意软件逆向分析

reverse-engineering-rust-malware

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

使用 IDA Pro 和 Ghidra 反向分析 Rust 编译的恶意软件，提取 crate 依赖、处理 fat pointer 字符串，并定位网络、加密与持久化代码以辅助检测。

部署与运行机器学习实验

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指导在本地或远程 GPU 上部署并运行机器学习实验，包含环境判定、GPU 空闲检查、代码同步、通过 screen 或后台任务启动训练，再加启动验证与 Feishu 通知可选。

惯用 Rust 模式

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为 Rust 开发者梳理所有权、错误传播、枚举建模、特征泛型与安全并发等惯用做法，适合新写、审查或重构代码时确保程序稳健高性能。

Rust 测试模式

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全面的 Rust 测试模式指南，涵盖单元、集成、异步、属性、模拟与覆盖测试，强调 TDD 流程，帮助提升测试可靠性与代码质量。

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