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Hugging Face数据集查看器
hugging-face-dataset-viewer
sickn33/antigravity-awesome-skills
398
本技能提供Hugging Face数据集的只读查看API,用于探索、预览、搜索和过滤托管在平台上的结构化数据集。用户可以验证数据集、列出分片、分页获取内容,并检索完整的元数据和统计信息,适用于数据验证和数据提取流程。
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检测异常服务安装
hunting-for-unusual-service-installations
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
148
该技能用于威胁狩猎,通过解析Windows系统事件日志(事件ID 7045),检测异常的服务安装行为。它能分析服务二进制路径,并结合Sysmon等高级遥测数据,识别潜在的持久化机制和攻击指标,适用于安全事件响应和安全审计。
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使用PhotoRec进行取证数据恢复
recovering-deleted-files-with-photorec
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
452
本指南提供了一个完整的取证工作流程,用于从损坏的存储介质、取证磁盘镜像或文件系统损坏的设备中恢复已删除的文件。它利用PhotoRec的文件签名分析引擎,即使文件系统受损,也能成功恢复数据。流程涵盖了文件验证、哈希生成和证据整理等高级取证分析步骤。
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安全洗牌JSON数据结构
shuffle-json-data
github/awesome-copilot
111
本工具具备数据工程师的角色,用于安全地随机重排JSON数组中的重复对象。在执行洗牌操作前,它会严格执行数据结构校验,确保所有对象具有一致的属性集,并且结构上不允许嵌套对象。这保证了在随机化过程中,数据的完整性和JSON的语法有效性不会受到任何破坏。
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蒙特卡洛监控创建
monte-carlo-monitor-creation
sickn33/antigravity-awesome-skills
341
指导用户先完成请求与表信息验证,再通过 MCP 的干运行工具生成 monitors-as-code YAML,由 CLI 或 CI/CD 方式应用,避免直接创建监控。
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dbt数据变更验证工作簿生成
monte-carlo-validation-notebook
sickn33/antigravity-awesome-skills
345
本技能用于为dbt模型或快照的变更自动生成交互式SQL验证工作簿。它能解析来自GitHub PR或本地仓库的变更,生成“前”(生产环境)和“后”(开发环境)的对比查询,从而帮助用户进行全面的数据质量和业务逻辑一致性验证。
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探索性数据分析
exploratory-data-analysis
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
277
对支持的科学文件(如 CSV、JSON、HDF5)进行有界本地探索性分析。检查元数据、缺失值和异常值,不执行代码或访问网络。生成确定性报告,用于建模前的数据验证。
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科学可视化
scientific-visualization
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
286
使用 Matplotlib、Seaborn 或 Plotly 创建真实、可访问、可发表的科研图表。确保数据完整性、正确编码、可访问性合规和期刊导出规划。包括不确定性显示、颜色对比审查和元数据验证指南。
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金融信号追踪与演变分析
alphaear-signal-tracker
RKiding/Awesome-finance-skills
135
该技能提供了一个强大的框架,用于追踪和更新金融投资信号。它能系统性地评估新市场信息(如突发新闻或价格变动)对现有投资信号的影响。系统将判断信号是增强、减弱、证伪,还是保持不变,为复杂的金融决策提供持续、可靠的信号验证。
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Snowflake数据迁移深度指南
snowflake-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
329
本指南提供了从Redshift、BigQuery或本地数据库等异构数据仓库迁移至Snowflake的完整解决方案。内容涵盖了核心流程,包括:复杂的模式(Schema)转换、高效的数据传输方法(云存储、Python)、数据完整性验证(校验和、行计数)以及跨平台的SQL语句最佳实践,确保数据平滑、可靠地迁移至Snowflake。
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语义认识论研究成果深度评审
ara-rigor-reviewer
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
276
这是一项针对代理原生研究成果(ARA)的第二级语义认识论评审。它超越结构验证,从六个维度(证据相关性、可证伪性、论证连贯性等)评估研究内容本身的知识学有效性。适用于文章准备发布或发布前,提供客观、建设性的学术批判。
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数据库表数据比对与校验
sql-server-table-reconciliation
github/awesome-copilot
230
本工具用于比较两个不同SQL Server实例(如生产与测试环境)中的同名表。它能高效检测出缺失的行、多余的行、表结构漂移(Schema Drift)和数据不匹配项。利用Python和Apache Arrow进行快速列式数据传输,生成详细的核对报告,是数据迁移和ETL流程验证的必备工具。
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