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稳定基线3：强化学习算法工具包

stable-baselines3

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

稳定基线3是一个基于PyTorch的专业库，用于提供生产级的强化学习算法实现（如PPO、SAC、DQN等）。它支持单智能体RL模型训练，提供创建自定义环境的能力，并支持通过向量化环境进行高效的并行训练。适用于快速原型开发和严谨的强化学习实验。

工业控制系统异常检测

detecting-anomalies-in-industrial-control-systems

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该技能旨在为工业控制系统（ICS/OT）提供异常行为检测能力。它利用机器学习模型，通过分析SCADA协议通信、网络流量的时序和拓扑基线，构建正常操作模型。可用于发现协议异常、设备行为漂移和潜在的网络入侵。

异常认证模式检测

detecting-anomalous-authentication-patterns

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该技能利用用户和实体行为分析（UEBA）、统计基线和机器学习模型，持续监控认证日志。可实时识别不可能旅行、凭证堆积、暴力破解和账户被盗用等高级威胁，是安全运营和身份访问管理的核心工具。

Python 网络流量基线构建

implementing-network-traffic-baselining

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能指导使用历史 NetFlow/IPFIX 数据构建网络流量基线。利用 Python 的 pandas 库，计算小时/日分布、每主机指标和协议比例等详细统计档案。通过 z-score 和 IQR 方法检测异常，帮助安全运营中心（SOC）分析师识别数据外泄、心跳包等异常行为。

自进化高级协议平台

该技能是高级扩展层，实现了“自进化协议”，能够记录和维护会话中的状态连续性（Compaction），并提供KPI风格的性能总结。它允许用户模拟持续的专业成长和技能掌握，通过迭代机制不断调整和内化最佳表现基线，适用于复杂角色扮演和专业技能训练。

大模型链评估与回归测试

langchain-eval-harness

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本工具提供了一套全面的、可复现的LLM链和智能体评估系统。它集成了黄金数据集管理、LangSmith评估、RAGAS指标、deepeval LLM判别等功能。适用于为新构建的链条设置质量基线、诊断模型切换后的性能退化，以及在CI/CD流程中设置回归检测门禁。

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