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持久化视频智能分析

seek-and-analyze-video
sickn33/antigravity-awesome-skills
246
基于Memories.ai LVMM，提供视频索引、查询、摘要与知识库构建，支持社交平台、会议或讲座视频的持续分析和多轮问答，助力内容研究与决策。
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arXiv论文检索工具

arxiv-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
356
利用 arXiv Atom API 检索预印本，支持关键词/作者/类别/ID 查询、筛选、PDF 下载，并返回结构化 JSON，便于 AI/ML 文献收集与追踪。
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多源深度研究助手

deep-research
affaan-m/everything-claude-code
433
使用 firecrawl 与 exa MCP 工具对每个子问题展开多源搜索、深度阅读与引用整理，交付含出处的研究报告，适合竞争分析、尽调或任何需要实证调查的场景。
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自动化多轮研究评审循环

auto-review-loop
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
283
这是一个功能强大的自动化工具，用于管理多轮次的复杂研究或代码迭代改进。它能模拟外部评审过程，持续接收反馈、执行修复，并进行再评审，直至内容满足预设的优秀标准，或达到最大轮次限制。适用于需要高精度、自我修正质量控制的专业项目。
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工业控制系统异常检测

detecting-anomalies-in-industrial-control-systems
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
129
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。
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异常认证模式检测

detecting-anomalous-authentication-patterns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
219
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。
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搜索DNS持久化机制

hunting-for-dns-based-persistence
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
103
本技能指导安全分析师进行高级威胁搜寻，重点检测基于DNS的持久化机制。它通过分析被动DNS历史、区域文件审计和API数据（如SecurityTrails），识别未经授权的记录修改、子域劫持和DNS劫持企图。适用于SOC分析师和威胁搜寻人员。
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Python 网络流量基线构建

implementing-network-traffic-baselining
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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。
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学术文献综述分析师

research-lit
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
337
这是一个专业的学术研究助手，用于进行全面的文献综述。它可以从多个来源（本地PDF、Zotero、Obsidian、网络和专业学术数据库）检索、分析和整合研究论文。当您需要了解某个主题的知识脉络、相关工作或核心概念时，使用此工具。
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评估和排名智能体结果

eval
alirezarezvani/claude-skills
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用于评估和对一个智能体工作流（AgentHub）中多个智能体的输出结果进行排名。它支持基于指标的评估（如运行特定命令衡量性能），以及高级LLM判官模式。该模式根据正确性、简洁性和整体质量等多维度进行定性比较，帮助用户确定最佳的最终提交结果。
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代理支付执行

agent-payment-x402
affaan-m/everything-claude-code
64
为 AI 代理添加 x402 支付执行能力，支持按任务预算、支出控制和非托管钱包，可用于支付 API、购买服务或与其他代理结算，并可通过 Base 或 X Layer 集成。
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AI提示注入安全检测器

detecting-ai-model-prompt-injection-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该工具是一个多层防御系统，用于检测针对大语言模型(LLM)应用的复杂提示注入攻击。它结合了正则匹配、结构异常评分和基于DeBERTa的深度分类，适用于构建鲁棒的输入校验层、保护RAG系统，以及进行主动的AI安全扫描。
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