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系统发生树重建与分析工具包
phylogenetics
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
275
这是一个完整的系统发生学分析流程,用于重建生物序列(基因、蛋白质)的进化关系。流程涵盖了从多序列比对(MAFFT)到最大似然树构建(IQ-TREE 2),再到可视化和分析(ETE3)的完整生命周期。适用于病毒动力学、微生物基因组学、分子时钟分析等前沿生物信息学研究。
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家庭健康与遗传风险分析
family-health-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
335
本技能用于深度分析汇总的家族健康数据,包括病史记录、生活习惯和遗传信息。它能够识别家族疾病聚集性模式,通过加权算法评估遗传风险等级,并生成包含筛查、生活方式和就医建议的综合预防报告,旨在帮助用户了解家庭健康趋势。
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Hugging Face 数据集查询与分析
hugging-face-dataset-viewer
sickn33/antigravity-awesome-skills
332
用于对Hugging Face上的数据集进行全面的只读探索、查询和分析。它通过数据集查看器API支持列出数据分割、预览行数据、按文本搜索或过滤记录,并获取数据集的统计信息和Parquet链接。此外,还支持使用SQL(通过parquetlens)进行复杂的深层数据查询和导出,支持CSV、JSON和Parquet格式。
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浏览器残留数据取证分析
analyzing-browser-forensics-with-hindsight
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
452
Hindsight是一款开源的数字取证工具,用于解析和关联基于Chromium的浏览器(如Chrome、Edge)的各类残留数据。它能提取浏览历史、Cookie、下载记录、密码等关键信息,生成完整的活动时间线,是处理安全事件和数字取证的必备工具。
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Windows Amcache取证分析
analyzing-windows-amcache-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
298
这是一个专业的数字取证工具,用于解析Windows Amcache.hve注册表数据。它可以提取关于程序执行历史、应用安装信息和驱动程序加载的关键证据。通过关联SHA-1哈希值和重建时间线,帮助调查人员确定系统上运行过的可执行文件,是进行事件响应和威胁检测的核心工具。
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SIEM规则调优与误报减少
implementing-siem-use-case-tuning
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
125
本技能提供一套系统化的方法,用于调优安全信息和事件管理(SIEM)的检测规则。通过分析历史告警数据、建立环境基线、创建白名单并统计调整规则阈值,可以大幅减少误报,提高安全运营的准确性和效率。
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网络流量安全分析自动化
performing-network-traffic-analysis-with-tshark
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
60
本技能利用tshark和pyshark自动化进行深度网络抓包(PCAP)分析。它适用于安全评估和事件响应场景,能够提取协议统计信息,识别可疑网络流(如端口扫描、心跳信标),并全面提取攻击指标(IOCs),包括IP、域名和URL。尤其擅长检测DNS隧道等复杂网络异常行为。
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分析Windows LNK文件工件
analyzing-windows-lnk-files-for-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
103
本指南提供了在数字取证场景下解析Windows LNK快捷方式文件的完整流程。它能提取出目标路径、时间戳(创建、访问、修改)、卷信息和机器ID等关键工件。适用于重建用户文件访问历史、追踪网络共享文件,并构建详细的取证时间线。
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X/Twitter帖子结构化阅读器
adhx
sickn33/antigravity-awesome-skills
210
该技能通过API将任何X/Twitter帖子(包括长文文章)转换为结构化的JSON数据。它可以提取作者信息、互动指标(点赞、转发)和完整的文章内容。它为LLM提供了比传统爬虫更稳定、更易于分析的结构化数据源,特别适用于内容总结和深度分析场景。
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AI驱动的开源情报关联画像
performing-ai-driven-osint-correlation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
357
本技能利用AI和大型语言模型(LLM)的推理能力,关联来自多源的开源情报(OSINT)数据。它可以处理用户枚举、邮箱查询、社交媒体、域名记录和数据泄露等碎片化信息,生成统一的、高置信度的目标智能画像。这极大地提高了传统数据关联的效率和深度。
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UniProt蛋白质数据库查询与分析
uniprot-database
sickn33/antigravity-awesome-skills
185
用于访问和查询UniProt蛋白质数据库,这是蛋白质序列和功能信息领域的权威资源。支持通过名称、基因或访问号搜索蛋白质,检索FASTA格式序列,实现跨数据库ID映射(如Ensembl, RefSeq),并分析GO术语等功能注释,是生物信息学数据分析的核心工具。
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证据驱动的深度研究工作流
research-ops
affaan-m/everything-claude-code
179
这是一个高级、结构化的研究流程,用于进行深度、多源证据的调查和分析。它能够整合当前公开信息和用户提供的背景,生成高度结构化的报告。该工作流明确区分了可验证的事实、用户证据、逻辑推论和可操作的建议,适用于复杂的比较分析或持续的趋势监测。
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