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搜索代理，共找到 15 条记录

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LinkedIn自动化CLI工具

sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个用于通过命令行界面（CLI）自动化LinkedIn操作的工具。它支持批量获取个人和公司资料、搜索人脉、管理连接和发送消息。特别适用于构建自动化工作流、进行数据挖掘或集成到AI代理脚本中，无需手动操作网页界面，输出结果结构化JSON。

自动化AI数据采集代理

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affaan-m/everything-claude-code

该代理旨在为任何公开数据源（如招聘板、价格、新闻等）构建一个全自动、AI驱动的数据采集系统。它能定时抓取数据，利用免费的大语言模型（如Gemini Flash）进行数据富集和分析，并将结果结构化地存储到Notion、Sheets或Supabase等数据库中。适用于需要持续监控和跟踪网络数据的场景。

检测未经授权的云服务使用

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能通过解析代理日志、DNS查询日志和网络流数据，旨在识别组织内部未经授权的SaaS和云服务（即影子IT）。它利用数据科学方法进行流量聚合、域名分类和风险评分，帮助安全团队进行全面的安全审计，并生成可执行的发现报告和整改建议。

网络C2信标检测与溯源

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能旨在通过分析网络流量日志（如DNS、代理和连接元数据），利用频率分析、抖动检测和信誉评分等技术，主动识别网络中被攻陷的设备，从而检测出与攻击者C2基础设施的周期性、恶意通信行为。适用于安全威胁狩猎和事件响应场景。

使用Bright Data抓取动态数据

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本工具利用Bright Data的抓取浏览器，结合Playwright或Puppeteer，用于从JavaScript渲染的页面、单页应用(SPA)和反爬机制保护的网站抓取结构化数据。它集成了代理路由、CAPTCHA解决和指纹管理功能，确保从复杂网页环境中稳定可靠地提取数据。

Bright Data 网页数据爬取指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南详细介绍了如何使用 Bright Data 的 Web Unlocker 代理进行网页爬取。它展示了如何绕过 CAPTCHA、指纹识别等复杂的反爬机制。内容提供了 Node.js 和 Python 两种语言的代码示例，指导用户通过代理端点或 REST API 实现数据抓取，适用于构建专业的爬虫或数据采集系统。

Bright Data数据采集模式

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了生产级的Bright Data代理集成模式，用于构建稳定可靠的网络爬虫。内容涵盖了代理客户端配置、实现带重试机制的请求逻辑、会话IP管理，以及使用Cheerio和Python进行HTML数据解析，适用于任何需要大规模数据采集的场景。

语义认识论研究成果深度评审

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

这是一项针对代理原生研究成果（ARA）的第二级语义认识论评审。它超越结构验证，从六个维度（证据相关性、可证伪性、论证连贯性等）评估研究内容本身的知识学有效性。适用于文章准备发布或发布前，提供客观、建设性的学术批判。

数据事故根因分析

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sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能用于系统性地调查数据故障，包括数据新鲜度延迟、数据量异常、模式变更和ETL流程失败。它通过结合Monte Carlo的观测性元数据和可选的直接数据查询，引导代理执行全面的调查流程，从而找出问题的根本原因。

自动化AI数据采集代理

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该代理旨在为任何公开数据源（如招聘板、价格、新闻等）构建一个全自动、AI驱动的数据采集系统。它能定时抓取数据，利用免费的大语言模型（如Gemini Flash）进行数据富集和分析，并将结果结构化地存储到Notion、Sheets或Supabase等数据库中。适用于需要持续监控和跟踪网络数据的场景。

云端重载交易回测

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该技能用于将计算密集型的量化交易任务（如多年回测、大型蒙特卡罗模拟、参数扫描或模型训练）卸载至云端托管代理环境。适用于本地计算能力不足的大规模、生产级回测，确保任务的鲁棒执行和完整的成果物管理。

会计研究高级计量分析与稳健性检验

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南用于执行和报告顶级会计期刊所需的全部实证稳健性检验。它涵盖了现代计量经济学技术，包括标准误聚类、针对错时处理的DiD估计、断点回归（RD）诊断和工具变量（IV/2SLS）。重点强调构建可信的会计代理变量，执行多重敏感性检验，并确保符合出版要求的完整数据和代码可复现性。

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