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REPOGEO 报告 · LITE

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

默认分支 main · commit 77d5d9d6 · 扫描时间 2026/5/10 23:36:35

星标 6,161 · Fork 850

AI 可见性总分
27 /100
亟需修复
品类召回
0 / 2
在所有问题中均未被推荐
规则结果
通过 2 · 警告 0 · 失败 0
客观元数据检查
AI 认识你的名字
1 / 3
直接询问时,AI 是否点名你的仓库
如何阅读这份报告

行动计划告诉你下一步要做什么——按影响力排序、可直接复制粘贴的修改。品类可见性是真正的 GEO 测试:当用户向 AI 提一个不带品牌、本应让 mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills 浮出水面的问题时,AI 是真的推荐了你,还是推荐了你的竞品?客观检查验证 AI 引擎最先权衡的那些元数据信号。自指检查判断 AI 是否还认识你的名字。

行动计划 — 可复制粘贴的修复

3 条由 gemini-2.5-flash 生成、按优先级排序的修改。修完后请把对应条目标记为完成。

整体方向
  • highreadme#1
    Clarify the repo's nature as a structured dataset/knowledge base in the README

    原因:

    当前
    ### The largest open-source cybersecurity skills library for AI agents
    复制粘贴的修复
    ### The largest open-source cybersecurity skills library for AI agents
    This repository provides a comprehensive, structured dataset of 754 cybersecurity skills, designed as a knowledge base for AI agents in security operations.
  • mediumabout#2
    Refine the 'About' description to emphasize 'structured dataset' and 'knowledge base'

    原因:

    当前
    754 structured cybersecurity skills for AI agents · Mapped to 5 frameworks: MITRE ATT&CK, NIST CSF 2.0, MITRE ATLAS, D3FEND & NIST AI RMF · agentskills.io standard · Works with Claude Code, GitHub Copilot, Codex CLI, Cursor, Gemini CLI & 20+ platforms · 26 security domains · Apache 2.0
    复制粘贴的修复
    A structured dataset and knowledge base of 754 cybersecurity skills for AI agents · Mapped to 5 frameworks: MITRE ATT&CK, NIST CSF 2.0, MITRE ATLAS, D3FEND & NIST AI RMF · agentskills.io standard · Works with Claude Code, GitHub Copilot, Codex CLI, Cursor, Gemini CLI & 20+ platforms · 26 security domains · Apache 2.0
  • mediumtopics#3
    Add specific topics for 'AI agent skills', 'cybersecurity dataset', and 'security knowledge base'

    原因:

    当前
    ai-agents, claude-code, cloud-security, cybersecurity, devsecops, ethical-hacking, incident-response, infosec, llm, malware-analysis, mcp, mitre-attack, nist-csf, osint, penetration-testing, red-team, security, security-automation, threat-hunting, threat-intelligence
    复制粘贴的修复
    ai-agents, claude-code, cloud-security, cybersecurity, devsecops, ethical-hacking, incident-response, infosec, llm, malware-analysis, mcp, mitre-attack, nist-csf, osint, penetration-testing, red-team, security, security-automation, threat-hunting, threat-intelligence, ai-agent-skills, cybersecurity-dataset, security-knowledge-base

本次扫描解析到的品类 GEO 通道:google/gemini-2.5-flash, deepseek/deepseek-v4-flash

品类可见性 — 真正的 GEO 测试

向 google/gemini-2.5-flash 提出的不带品牌问题。AI 推荐了你,还是推荐了别人?

各模型使用同一组问题 — 切换标签对比回答与排名。

召回
0 / 2
0% 的问题里出现了 mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
平均排名
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
0%
在所有被点名的工具中,你占了多少?
头号对手
apache/jena
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. apache/jena · 被推荐 1 次
  2. protegeproject/protege · 被推荐 1 次
  3. Stardog · 被推荐 1 次
  4. explosion/spaCy · 被推荐 1 次
  5. huggingface/transformers · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to integrate structured cybersecurity skills into AI agents for security operations?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Apache Jena (apache/jena)
    2. Protégé (protegeproject/protege)
    3. Stardog
    4. spaCy (explosion/spaCy)
    5. Hugging Face Transformers (huggingface/transformers)
    6. NLTK (nltk/nltk)
    7. Splunk SOAR
    8. Palo Alto Networks Cortex XSOAR
    9. Swimlane
    10. scikit-learn (scikit-learn/scikit-learn)
    11. TensorFlow (tensorflow/tensorflow)
    12. PyTorch (pytorch/pytorch)
    13. Elasticsearch (elastic/elasticsearch)
    14. Logstash (elastic/logstash)
    15. Kibana (elastic/kibana)
    16. Apache Kafka (apache/kafka)

    AI 推荐了 16 个替代方案,却始终没点名 mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Are there open-source libraries providing AI agent security skills mapped to industry standards?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. OWASP Top 10 for LLMs
    2. Garak
    3. LLM Guard
    4. LangChain
    5. Microsoft Guidance
    6. NeMo Guardrails
    7. SecML

    AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答

客观检查

针对 AI 引擎最看重的元数据信号的规则审计。

  • Metadata completeness
    pass

  • README presence
    pass

自指检查

当被直接问到你时,AI 是否还知道你的仓库存在?

  • Compared to common alternatives in this category, what is the core differentiator of mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills?
    pass
    AI 明确点名了 mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

  • If a team adopts mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 未点名 mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills —— 很可能在说另一个项目

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

  • In one sentence, what problem does the repo mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills —— 很可能在说另一个项目

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

嵌入你的 GEO 徽章

把这个徽章贴进 mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills 的 README。每次重新扫描都会自动更新,并跳到最新报告——是「我在乎 AI 可发现性」最简单的公开证明。

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MARKDOWN(README)
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