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Sentinel 云 SIEM 架构

building-cloud-siem-with-sentinel
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
274
指导在 Azure 上部署 Microsoft Sentinel 作为云原生 SIEM 与 SOAR，配置多云日志连接、KQL 检测规则、Logic Apps 自动化应对，并利用 Sentinel 数据湖跨 AWS、Azure、GCP 进行大规模威胁狩猎。
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编排大规模代码重构

orchestrate-batch-refactor
sickn33/antigravity-awesome-skills
302
本技能提供了一个系统化的流程，用于安全地执行跨越多个文件或子系统的大规模代码重构。它首先进行并行、依赖感知的分析，构建完整的工作图谱，然后将任务分解为独立的“工作包”。这些工作包由专业子代理分步、受控地执行，确保整个重构过程具备严格的依赖管理和行为一致性。
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医疗健康PHI/PII合规模式

healthcare-phi-compliance
affaan-m/everything-claude-code
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本模式提供了一套全面的指南，用于构建符合HIPAA、GDPR等全球标准的医疗健康应用。它详细介绍了保护受保护的健康信息（PHI）和个人身份信息（PII）的最佳实践，包括实现强大的访问控制、行级安全（RLS）以及强制性的审计追踪，适用于任何处理患者或临床数据的功能。
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规范驱动的开发流程引擎

spec-driven-develop
zhu1090093659/spec_driven_develop
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该技能为大规模系统重构、迁移或全面改造提供自动化、规范化的前期开发流程。它执行完整的项目分析、任务分解、规划文档生成和进度跟踪设置，确保在开始编码前建立起清晰的蓝图和结构。支持GitHub集成和自适应控制，适用于任何复杂项目的规划阶段。
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Python GPU 优化指南

optimize-for-gpu
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
294
通过 CuPy、Numba CUDA、Warp 及 cuDF/cuML/cuGraph 等 NVIDIA 工具链，将 NumPy、pandas、机器学习、图算法、图像处理、模拟与 IO 等 Python 代码迁移到 GPU，显著提升性能，适用于大规模数据与复杂计算场景。
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多维度代码审查与质量

code-review-and-quality
addyosmani/agent-skills
208
在合并前进行多维度审查，涵盖正确性、可读性、架构、安全与性能，同时控制变更规模并强化描述性提交，保持提交历史清晰。
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Azure Cosmos DB NoSQL建模指南

cosmosdb-datamodeling
github/awesome-copilot
284
引导AI与用户协作，收集应用上下文、访问模式与规模需求，持续记录 requirements 并构建设计文档，以 Azure Cosmos DB NoSQL 建模最佳实践产出数据模型。
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生成Oracle到PostgreSQL迁移主计划

creating-oracle-to-postgres-master-migration-plan
github/awesome-copilot
404
本技能用于分析整个.NET解决方案，为从Oracle到PostgreSQL的大规模数据库迁移制定系统化的主计划。它能扫描项目代码、配置文件和依赖项，识别所有Oracle的交互点，并将每个项目分类（如：需要迁移、已迁移、跳过等）。最终输出结构化的迁移蓝图，帮助开发团队高效管理复杂的数据库升级过程。
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注释数据矩阵

anndata
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
142
AnnData 提供面向单细胞和注释数据的 Python 容器，支持在一个对象里管理数据矩阵与多维元数据，读取/写入 h5ad/zarr/loom/10X 等格式，并与 scverse 工具配合执行大规模分析。
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Dask 大数据并行处理

dask
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
470
Dask 是 Python 库，通过并行化 DataFrame、Array、Bag 以及自定义任务，把 pandas/NumPy 工作流扩展到超出内存的规模，可在多核或集群上完成 ETL、日志处理和分布式 ML。
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生物信息学工作流平台

latchbio-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
129
这是一个基于Python的生物信息学工作流开发和部署平台。它允许用户使用装饰器定义服务器无状态管线，支持Python、Nextflow和Snakemake等多种格式。核心功能包括云数据管理、资源配置（GPU/CPU）以及运行预设的复杂分析，适用于基因组学和蛋白质结构预测等大规模计算任务。
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Python GPU 优化指南

optimize-for-gpu
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
334
通过 CuPy、Numba CUDA、Warp 及 cuDF/cuML/cuGraph 等 NVIDIA 工具链，将 NumPy、pandas、机器学习、图算法、图像处理、模拟与 IO 等 Python 代码迁移到 GPU，显著提升性能，适用于大规模数据与复杂计算场景。
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