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共 693 个技能
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Fabric上通过Livy执行Spark代码

executing-spark
data-goblin/power-bi-agentic-development
276
本技能允许用户通过Livy API，在Fabric Spark计算资源上执行临时的PySpark或Python代码。它不会创建或持久化任何Notebook工件，非常适用于自动化ETL流程或需要程序化数据转换的场景。可实现对湖仓Delta表的完整读写访问。
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使用DuckDB查询Fabric湖仓数据

using-duckdb
data-goblin/power-bi-agentic-development
280
该技能允许用户使用DuckDB查询OneLake中存储的Delta Lake表和原始文件。它支持两种运行模式：本地命令行或Fabric Notebook环境。适用于数据探索、数据质量验证、Schema发现以及跨Fabric生态系统的即时数据分析。
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科研数据可视化顾问

scipilot-figure-skill
Haojae/scipilot-figure-skill
393
专为科研设计的数据可视化顾问，提供数据剖析、图型推荐、避坑拦截，并生成符合 Nature/Science 等期刊标准的出版级图表。
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使用OpenCTI建模网络威胁

modeling-threats-with-opencti
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
223
本教程展示如何使用pycti Python客户端，在OpenCTI平台上构建结构化的威胁情报知识图谱。它能将威胁行为者、入侵集合、战役和TTPs等分散的威胁信息，统一建模为符合STIX 2.1标准的知识图谱。该技能有助于分析师将来自不同来源的碎片化数据关联起来，构建出完整、可查询的攻击者画像，实现高级威胁狩猎和检测工程。
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Windows取证神器：证据解析与时间线构建

parsing-artifacts-with-eric-zimmerman-tools
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具集专为数字取证和事件响应设计，能够解析Windows系统中的各类关键神器（如MFT、注册表、Prefetch、ShellBags等）。它将原始的、复杂的证据数据转化为结构化的CSV/JSON格式，便于分析师导入时间线工具，建立全面、可追溯的事件链和时间线。
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Windows系统取证和数据分析

triaging-windows-with-kape
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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KAPE是一款用于数字取证和事件响应的Windows原生取证工具。它分为“目标（Targets）”和“模块（Modules）”两个阶段。目标负责从运行的系统收集原始取证产物（如注册表、事件日志），而模块则负责将这些收集的数据解析成标准化的CSV/JSON格式。它支持快速、可信赖地在无法进行完整磁盘镜像的情况下，进行大规模的证据收集和分析。
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ArrowSpace 谱向量检索技术

arrowspace
sickn33/antigravity-awesome-skills
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一种基于图拉普拉斯特征的谱向量检索工具，结合语义相似度与结构角色，解决传统余弦或L2距离无法捕获嵌入空间潜在结构的问题。
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SQL查询成本与性能审计器

sql-sentinel
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一款静态SQL审计工具，用于分析跨多个数据仓库（如BigQuery, Snowflake）的查询语句。它能自动识别导致高成本和低性能的反模式（如全表扫描、笛卡尔积），给出健康评分，并提供包含具体修复建议和预估节省的优先级成本优化计划。
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Weaviate向量数据库操作

weaviate
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供对Weaviate向量数据库的全面访问能力。用户可以使用它执行语义搜索、混合关键词查询、模式检查、数据探索、集合创建和数据导入（CSV、JSON、PDF）。适用于需要根据概念查询数据、检索特定原始对象或管理Weaviate集合生命周期的场景。
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