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Agent Skill · 待分类

analyzing-windows-prefetch-with-python(analyzing windows prefetch with Python 测试)

用于辅助 Python 项目开发、测试、依赖管理和常见框架工作流。它适合让 Agent 阅读 Python 代码、定位测试问题、整理运行命令、生成脚本或分析数据处理逻辑。使用时需要确认项目虚拟环境、依赖版本和测试入口;涉及执行脚本、读写文件、访问数据库或调用外部 API 时,应先明确运行目录和输入输出范围,避免误改生产数据。

analyzing-windows-prefetch-with-python 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 4,639。

总安装 706周安装 30GitHub Stars 5,883下载 247核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:analyzing-windows-prefetch-with-python(analyzing windows prefetch with Python 测试)
来源仓库:https://github.com/mukul975/anthropic-cybersecurity-skills
仓库路径:skills/analyzing-windows-prefetch-with-python
安装命令:
npx skills add https://github.com/mukul975/anthropic-cybersecurity-skills --skill analyzing-windows-prefetch-with-python
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/mukul975/anthropic-cybersecurity-skills --skill analyzing-windows-prefetch-with-python

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

使用 Python 解析 Windows Prefetch 文件,重建程序执行时间线。可检测伪装二进制与可疑程序,支持恶意软件调查。适用于安全事件分析与横向移动痕迹识别。安装通过 GitHub,需 windowsprefetch 库与环境配置。

analyzing-windows-prefetch-with-python 属于待分类类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/analyzing-windows-prefetch-with-python

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/mukul975/anthropic-cybersecurity-skills --skil…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

analyzing-windows-prefetch-with-python 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/mukul975/anthropic-cybersecurity-skills --skill analyzin…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

analyzing-windows-prefetch-with-python 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

analyzing-windows-prefetch-with-python 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

analyzing-windows-prefetch-with-python 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

analyzing-windows-prefetch-with-python 用的人多吗?

公开数据是累计安装 706 次,近一周安装 30 次,下载 247 次,GitHub 5,883 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

analyzing-windows-prefetch-with-python 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 来源仓库有 5,883 星,维护活跃度相对可查。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理待分类类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
analyzing-windows-prefetch-with-python

analyzing windows prefetch with Python 测试 · 本页

7065,883需要联网未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Analyzing Windows Prefetch with Python

Overview

Windows Prefetch files (.pf) record application execution data including executable names, run counts, timestamps, loaded DLLs, and accessed directories. This skill covers parsing Prefetch files using the windowsprefetch Python library to reconstruct execution timelines, detect renamed or masquerading binaries by comparing executable names with loaded resources, and identifying suspicious programs that may indicate malware execution or lateral movement.

When to Use

  • When investigating security incidents that require analyzing windows prefetch with python
  • When building detection rules or threat hunting queries for this domain
  • When SOC analysts need structured procedures for this analysis type
  • When validating security monitoring coverage for related attack techniques

Prerequisites

  • Python 3.9+ with windowsprefetch library (pip install windowsprefetch)
  • Windows Prefetch files from C:\Windows\Prefetch\ (versions 17-30 supported)
  • Understanding of Windows Prefetch file naming conventions (EXECUTABLE-HASH.pf)

Steps

Step 1: Collect Prefetch Files

Gather.pf files from target system's C:\Windows\Prefetch\ directory.

Step 2: Parse Execution History

Extract executable name, run count, last execution timestamps, and volume information.

Step 3: Detect Suspicious Execution

Flag known attack tools (mimikatz, psexec, etc.), renamed binaries, and unusual execution patterns.

Step 4: Build Execution Timeline

Reconstruct chronological execution timeline from all Prefetch files.

Expected Output

JSON report with execution history, suspicious executables, renamed binary indicators, and timeline reconstruction.

Example Output

$ python3 prefetch_analyzer.py --dir /evidence/Windows/Prefetch --output /analysis/prefetch_report

Windows Prefetch Analyzer v2.1
================================
Source: /evidence/Windows/Prefetch/
Prefetch Format: Windows 10 (MAM compressed, version 30)
Files Found: 234

--- Execution Timeline (Incident Window: 2024-01-15 to 2024-01-18) ---
Last Executed (UTC)     | Run Count | Filename                    | Hash     | Path
------------------------|-----------|-----------------------------|----------|------------------------------------------
2024-01-15 14:33:15     | 1         | Q4_REPORT.XLSM-2A1B3C4D.pf | 2A1B3C4D | C:\Users\jsmith\Downloads\Q4_Report.xlsm
2024-01-15 14:35:44     | 1         | POWERSHELL.EXE-A2B3C4D5.pf  | A2B3C4D5 | C:\Windows\System32\WindowsPowerShell\v1.0\powershell.exe
2024-01-15 14:36:30     | 3         | UPDATE_CLIENT.EXE-B3C4D5E6.pf| B3C4D5E6| C:\ProgramData\Updates\update_client.exe
2024-01-15 15:10:22     | 1         | NETSCAN.EXE-C4D5E6F7.pf     | C4D5E6F7 | C:\Users\jsmith\Downloads\netscan.exe
2024-01-16 02:28:00     | 1         | PROCDUMP64.EXE-D5E6F7A8.pf  | D5E6F7A8 | C:\Windows\Temp\procdump64.exe
2024-01-16 02:30:15     | 2         | MIMIKATZ.EXE-E6F7A8B9.pf    | E6F7A8B9 | C:\Windows\Temp\mimikatz.exe
2024-01-16 02:40:00     | 4         | PSEXEC.EXE-F7A8B9C0.pf      | F7A8B9C0 | C:\Users\jsmith\AppData\Local\Temp\psexec.exe
2024-01-17 02:45:00     | 1         | SDELETE64.EXE-A8B9C0D1.pf   | A8B9C0D1 | C:\Windows\Temp\sdelete64.exe
2024-01-18 03:00:45     | 1         | WEVTUTIL.EXE-B9C0D1E2.pf    | B9C0D1E2 | C:\Windows\System32\wevtutil.exe

--- Renamed Binary Detection ---
ALERT: UPDATE_CLIENT.EXE loaded DLLs consistent with Cobalt Strike beacon:
  Referenced DLLs: wininet.dll, ws2_32.dll, advapi32.dll, dnsapi.dll, netapi32.dll
  Volume: \VOLUME{01d94f2a3b5c7d8e-A4E73F21} (C:)
  Directories referenced:
    C:\ProgramData\Updates\
    C:\Windows\System32\

--- Execution Frequency Analysis ---
Most Executed (Top 5):
  1. SVCHOST.EXE          (267 runs)
  2. CHROME.EXE           (189 runs)
  3. EXPLORER.EXE         (156 runs)
  4. RUNTIMEBROKER.EXE    (134 runs)
  5. OUTLOOK.EXE          (98 runs)

First-Time Executions (Never seen before incident window):
  6 executables first run between 2024-01-15 and 2024-01-18

Summary:
  Total prefetch files:         234
  Suspicious executables:       6
  Renamed binary indicators:    1 (update_client.exe)
  Anti-forensics tools:         2 (sdelete64.exe, wevtutil.exe)
  JSON report: /analysis/prefetch_report/prefetch_timeline.json

平台分布

Codex

36.43%
按下载量换算90

Claude

32.37%
按下载量换算80

Cursor

17.47%
按下载量换算43

Gemini CLI

8.29%
按下载量换算20

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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