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使用YARA规则进行威胁狩猎

performing-threat-hunting-with-yara-rules
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南展示了使用YARA规则进行主动威胁狩猎的完整工作流程。它能够扫描文件系统、内存转储和网络工件，识别未知恶意软件、可疑模式和入侵指标（IOC），是安全分析和事件响应的关键技术。
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严谨数学证明撰写

proof-writer
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
197
该工具专注于为机器学习和人工智能理论撰写和验证复杂的数学证明。它能够系统地帮助用户构建定理结构，识别所有显式假设，进行可行性三级筛选，并确保证明中的每一步逻辑推导都具备严格的数学依据。
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学术文献综述分析师

research-lit
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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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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端到端科研流水线

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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完整的端到端科研自动化工作流：从研究方向出发，自动完成想法发现、实验设计、评审迭代与论文写作，最终生成可投稿的论文PDF。适用于需要从零开始自主完成人工智能科研并形成投稿成果的场景，支持断点续跑与多重评审把关。
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研究方案精炼

research-refine
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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通过多轮 AI 审查，将模糊的研究方向转化为聚焦、简洁、面向实现的研究方案。适用于用户要求细化研究方法、打磨 idea、分解研究问题或生成可投稿的科研规划，帮助去除冗余、锁定核心贡献并提升前沿性。
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外部研究评审助手

research-review
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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调用外部大模型评审后端（Codex 或人工）对研究想法、论文或实验结果进行多轮对抗式深度评审。自动整理研究简报，以超高推理强度找出逻辑漏洞、缺失实验与叙事弱点，并给出是否达标的评审结论。
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AgentHub协作消息看板

board
alirezarezvani/claude-skills
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这是一个为AgentHub设计的中心化消息看板，用于管理多智能体协作流程。它允许AI代理和协调器通过结构化的看板进行通信、任务分发、进度更新和结果记录。适用于监控和审计复杂的、多智能体工作流，确保整个流程透明化。
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OpenVLA-OFT机器人调优

fine-tuning-openvla-oft
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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指导 OpenVLA-OFT/OFT+ 机器人动作生成的微调与评估流程，涵盖 LoRA、连续动作头、FiLM 条件，连接 LIBERO 与 ALOHA 评测与部署。
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未来预测激活指南

soft-predict-future
davepoon/buildwithclaude
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Soft Predict Future 是一个面向未来结果的结构化预测引擎，只要用户咨询“会发生什么”、“谁会胜出”等时间敏感问题就会启用，强调必须执行九个步骤（验证、信号收集、评分、驱动因素提取等），并要求开启网络搜索以便提供依据。
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上下文预算与LLM优化

context-budget
affaan-m/everything-claude-code
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本工具用于审计Claude Code会话中所有组件（如代理、技能、规则和MCP服务器）的Token消耗。它能分析上下文开销，识别冗余或臃肿的组件，并生成详细的上下文预算报告。帮助用户管理Token使用量，确保模型运行效率和性能。
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PydanticAI：类型安全LLM代理框架

pydantic-ai
sickn33/antigravity-awesome-skills
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PydanticAI 是一个强大的 Python 框架，它将 Pydantic 的类型验证能力引入大型语言模型（LLMs）。它允许开发者构建生产级的 AI 代理，确保 LLM 的输出具有严格的结构化和数据类型安全，不再仅仅是原始文本。框架支持工具调用、依赖注入和多模型兼容性，适用于需要高可靠性和准确数据结构的复杂 AI 场景。
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PyTorch深度学习模式指南

pytorch-patterns
affaan-m/everything-claude-code
208
本技能旨在指导用户掌握 PyTorch 框架中的常见模式和设计最佳实践。它适用于开发复杂的深度学习模型，有助于提升神经网络的结构化程度、代码的复用性以及整体的工程效率。
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