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AWS成本优化与成本分析
aws-cost-optimizer
sickn33/antigravity-awesome-skills
366
本技能用于全面分析AWS的支出模式,识别云资源浪费和优化机会。它通过解析成本浏览器数据,检测闲置资源(如未关联的EBS卷、未使用的EIP),并提供关于预留实例和资源调整的建议,帮助用户显著降低云成本。
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AI深度学习GPU性能优化
vastai-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
77
这是一份关于深度学习工作流和云GPU平台性能优化的综合指南。内容涵盖了如何通过性能/金钱比选择最佳实例、减少启动延迟、精细调优数据管道(如DataLoader和pin_memory),以及使用PyTorch和Bash脚本实现多GPU分布式训练,以最大化计算资源的利用率和训练效率。
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DNAnexus 云基因组集成
dnanexus-integration
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
412
通过 DNAnexus 云基因组平台开发 app/applet、管理 FASTQ/BAM/VCF 等数据、运行工作流,并使用 dxpy 自动化脚本,支撑生物医学流水线。
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TileDB VCF 变体存储
tiledbvcf
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
466
TileDB-VCF 使用 TileDB 稀疏数组高效管理 VCF/BCF 变异数据,支持增量样本、并行区域查询、云本地存储与导出,适合群体基因组分析与变异数据库构建。
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云存储访问模式分析
analyzing-cloud-storage-access-patterns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
85
该工具用于检测AWS S3、GCS和Azure等主流云存储平台的异常访问模式。通过分析云审计日志,能够识别出关键的安全威胁,例如非工作时间的大批量数据下载、API调用激增、来源IP地址异常变化等,从而利用统计基线和时间序列异常检测技术,协助进行主动威胁狩猎和安全事件调查。
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内部数据泄露检测与分析
detecting-insider-data-exfiltration-via-dlp
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
141
本技能提供结构化流程和Python代码示例,用于检测内部数据泄露行为。通过建立用户行为基线和进行统计异常分析,它分析端点、云存储和邮件日志中的异常模式。适用于安全运营中心(SOC)进行内部威胁调查、DLP违规监控和构建高级行为分析规则。
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发现影子IT云服务使用
detecting-shadow-it-cloud-usage
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
312
该技能用于分析网络流量日志(代理、DNS、Netflow),目的是检测和发现未获授权使用的SaaS应用和云服务(即“影子IT”)。它通过对域名进行分类、量化数据传输量、计算风险评分,为安全和合规团队提供详细的发现报告。
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地理空间科学与遥感工具箱
geomaster
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
339
一个全面的地理空间科学工具箱,涵盖遥感、GIS、空间统计和地球观测机器学习。它支持矢量、栅格、点云等多类型数据处理,支持云原生工作流和多种编程语言,适用于科研和商业级的地理空间分析任务。
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生物信息学流程构建与部署
latchbio-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
84
Latch是一个强大的Python框架,专用于构建、部署和管理大规模、可扩展的生物信息学工作流。它支持将复杂的分析流程(如RNA-seq、AlphaFold等)作为无服务器管道运行,并集成了云数据管理和精细化的资源配置(GPU、CPU)。特别适合需要复现性、高可靠性的生物数据分析项目。
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基因组数据操作与分析
polars-bio
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
184
这是一个基于Polars的高性能基因组数据处理库。它支持核心区间运算(如重叠、合并、互补)以及主流生物信息学文件格式(如VCF、BAM、BED、GFF)的读写。特别适用于处理超大型、无法一次性加载到内存的基因组数据集,支持流式和云端存储I/O。
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Zarr Python:大型N维数组存储
zarr-python
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
433
Zarr是一个用于存储超大规模N维数组的Python库。它通过实现高效的块状分块(Chunking)和压缩,支持并行I/O,特别适用于科学计算和大数据分析工作流。它能无缝集成NumPy、Dask和Xarray,并支持S3/GCS等云端存储,是处理大规模科学数据的核心工具。
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Snowflake数据加载与ETL流程
snowflake-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
302
本流程提供完整的Snowflake核心数据加载方案,涵盖了从S3/GCS等云存储到Snowflake表的全部数据管道构建。它详细介绍了阶段(Stage)的创建、文件格式定义、批量加载(COPY INTO)以及利用Snowpipe实现连续、实时的数据摄取,是构建ELT数据仓库管线的核心步骤。
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