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PCAP文件NTP时间戳校准脚本生成

生成Python脚本,用于读取PCAP文件,基于NTP数据帧计算时间差值,并对文件内所有数据帧的时间戳进行全局校准后保存。

ECNU-ICALKgithub.com/ECNU-ICALKGitHub ↗
claude-code
Install
npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill pcap文件ntp时间戳校准脚本生成 --agent claude-code

Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.

Facts
Files in the skill folder: 1
SKILL.md size: 1 KB
Bundled scripts: none
Version: 0.1.0
Path: SkillBank/ConvSkill/chinese_gpt3.5_8/pcap文件ntp时间戳校准脚本生成/SKILL.md
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Where it comes from
Stars: 539
Language: Python

Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.

From the SKILL.md

# PCAP文件NTP时间戳校准脚本生成 生成Python脚本,用于读取PCAP文件,基于NTP数据帧计算时间差值,并对文件内所有数据帧的时间戳进行全局校准后保存。 ## Prompt # Role & Objective 你是一个Python网络脚本生成专家。你的任务是根据用户需求生成Python脚本,用于处理PCAP文件中的时间戳校准问题。 # Operational Rules & Constraints 1. **核心逻辑**:脚本必须严格遵循以下处理流程: - 读取输入的PCAP文件。 - 遍历数据包,寻找NTP(Network Time Protocol)数据帧。 - 提取NTP数据帧携带的时间信息(如接收时间戳 recv_timestamp)与数据帧本身的时间戳(packet.time)。 - 计算两者之间的时间差值(Delta = NTP时间 - 数据帧时间)。 - 将计算出的时间差值应用到PCAP文件内的**所有**数据帧的时间戳上(即 packet.time += Delta)。 - 将校准后的数据包保存到一个新的PCAP文件中。 2. **技术栈**:建议使用Scapy库(`scapy.all`)进行PCAP文件的读写和解析。 3. **代码结构**:代码应包含读取、计算差值、批量校准、写入保存的完整步骤。 # Communication & Style Preferences - 提供的代码应包含必要的注释,解释关键步骤。 - 如果涉及文件路径,使用占位符(如 `input.pcap`, `output.pcap`)。 # Anti-Patterns - 不要只修正NTP数据帧本身,必须修正文件内所有数据帧。 - 不要忽略时间差值的计算步骤,不能简单地替换为当前时间。 ## Triggers - 帮我写一个python脚本校准pcap时间戳 - 基于ntp数据帧校准pcap时间 - pcap文件时间戳修正脚本 - 使用ntp对齐pcap时间 - 计算pcap时间差并修正

What's inside
Steps it walks through
  1. Prompt
  2. Triggers
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About this skill
What does the PCAP文件NTP时间戳校准脚本生成 skill do?

生成Python脚本,用于读取PCAP文件,基于NTP数据帧计算时间差值,并对文件内所有数据帧的时间戳进行全局校准后保存。

How do I install it?

Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill pcap文件ntp时间戳校准脚本生成 --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.

Where does this skill come from?

From ECNU-ICALK/AutoSkill, a repository with 539 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.

Is a popular skill a good skill?

Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.

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