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搜索 Skill ，共找到 282 条记录
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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
124
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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全流程研究自动化管线

research-pipeline
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
112
本技能提供全自动化的科研流程管线，覆盖了从宏观研究方向的探索、想法发现、文献调研、实验验证，到最终撰写和输出专业论文PDF的全过程。旨在帮助用户完成从初步设想到高质量学术成果的完整闭环。
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专家级研究深度评审

research-review
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
153
用于获取研究工作（论文、想法或结果）的深度、批判性评审。本技能模拟顶级会议的资深审稿人视角，通过外部后端提供多轮对话机制。它旨在从对抗角度找出逻辑漏洞、缺乏的实验或叙事弱点，帮助用户打磨和提升研究的学术价值。
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上下文预算与LLM优化

context-budget
affaan-m/everything-claude-code
85
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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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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AI模型行为透视检测

bdistill-behavioral-xray
sickn33/antigravity-awesome-skills
460
本技能可系统性地探测AI模型的六大行为模式，包括推理能力、拒绝边界、格式化习惯和知识接地性。它生成包含雷达图和可操作洞察的HTML报告，帮助用户了解模型的真实行为，用于模型选型比较、安全审计或红队测试。
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深度伪造语音检测与反欺诈系统

detecting-deepfake-audio-in-vishing-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
353
该技能用于检测语音钓鱼（vishing）攻击中使用的AI生成深度伪造音频。它通过提取MFCC、频谱质心等关键声学特征，并利用机器学习模型进行分类判断，以确定录音的真实性。支持批量取证分析，生成信心评分和详细报告，是网络安全和反欺诈调查的关键工具。
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本地大型语言模型评估工具

hugging-face-community-evals
sickn33/antigravity-awesome-skills
387
本技能用于在本地硬件上运行Hugging Face Hub模型的综合评估。它支持多种评估框架，包括`inspect-ai`和`lighteval`，并提供灵活的后端选择（如`vllm`, Transformers, 或`accelerate`），以优化性能和兼容性。适用于本地GPU基准测试、烟雾测试和后端选择，但不负责远程任务调度或结果发布。
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惠斯通AI论文智能分析

hugging-face-papers
sickn33/antigravity-awesome-skills
60
本技能用于对Hugging Face和arXiv上的AI学术研究论文进行深度解析。它可以读取论文内容，提取作者、摘要、GitHub仓库等结构化元数据，并识别关联的模型、数据集或Spaces。当用户提供论文链接或ID，并要求进行总结、解释或分析时，使用此技能。
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Hugging Face上训练视觉模型

hugging-face-vision-trainer
sickn33/antigravity-awesome-skills
305
本技能用于在Hugging Face Jobs上提供全流程的视觉模型训练和微调服务。支持目标检测、图像分类和语义分割等多种高级任务。用户无需本地GPU环境，只需准备数据集，即可利用云端GPU资源进行训练，并将最终模型自动持久化保存到Hugging Face Hub。
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