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统计分析与假设检验指南

statistical-analysis
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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本技能提供系统性的统计分析流程指导，主要应用于学术研究。它帮助用户选择合适的假设检验方法（如t检验、方差分析、回归等），进行假设前提检查以及效应量计算。功能涵盖从数据诊断到生成符合APA格式的专业报告的全过程。
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GeoMaster地球观测套件

geomaster
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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GeoMaster 提供遥感、GIS、空间分析与机器学习的全面能力，支持卫星影像、矢量/栅格处理、点云、地形与水文建模，并兼容云原生流程，适用于各类地球观测与地理计算任务。
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PyMC贝叶斯建模与推断

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K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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本技能详细介绍了使用PyMC进行贝叶斯模型构建和概率编程的完整流程。涵盖了从数据准备、建立分层模型（如线性回归、逻辑回归），到使用MCMC采样、进行后验预测检验（PPC）和模型诊断的全过程。适用于需要进行不确定性量化的科学研究和数据分析场景。
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威胁行为体TTPs与MITRE ATT&CK映射

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一个系统化的框架，用于将真实世界的威胁行为体战术、技术和流程（TTPs）映射到知名的MITRE ATT&CK框架。用户将学习如何利用ATT&CK Navigator和Python库等工具，分析安全事件，可视化技术覆盖热图，识别关键的检测漏洞，并生成可操作的情报报告，将观察到的IOCs与特定的对手技术相关联。
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内部数据泄露检测与分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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Windows事件日志取证分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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这是一个用于安全事件响应和数字取证的详细工作流程。它指导用户如何从Windows EVTX事件日志中提取、解析和分析数据，利用Chainsaw和Hayabusa等高级工具，重点检测横向移动、权限提升和持久化机制等关键安全事件。
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进程注入技术检测与溯源

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一个结构化的安全检测流程，用于检测进程注入技术（MITRE ATT&CK T1055）。它通过分析详细日志，特别是利用Sysmon事件ID 8（CreateRemoteThread）和事件ID 10（ProcessAccess），结合源-目标进程关系图谱，以识别恶意越权的行为，帮助安全分析师进行安全事件调查和威胁狩猎。
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想法发现与验证全流程

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个复杂的科学研究工作流，旨在帮助用户从一个宽泛的研究方向，逐步推进到一个经过文献调研、新颖性验证、并制定了完整实验计划的落地想法。整个流程覆盖了从概念到可执行提案的所有关键环节。
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使用Plaso进行取证时间线重建

performing-timeline-reconstruction-with-plaso
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南展示了如何使用Plaso（log2timeline）构建全面的数字取证超级时间线。它详细介绍了完整的操作流程，包括处理磁盘镜像和各种日志（MFT、注册表、浏览器历史），生成标准的CSV和JSONL导出文件，并在Timesketch等工具中进行可视化分析，从而实现深入的调查取证。
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全周期研究论文撰写管线

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个端到端的学术研究流程，用于将一个大致的研究方向，完整地引导至一篇可发表的论文。它涵盖了从想法发现、文献调研、实验设计、交叉模型评审到最终论文撰写的所有关键阶段，支持自动化或半自动化的研究生命周期管理。
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勒索软件支付钱包分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于对勒索软件攻击产生的加密货币支付流程进行全面的取证分析。它利用区块链API和高级技术，识别钱包集群、追踪通过混币器和剥皮链等混淆手段的资金流向，并将资金与交易所连接。适用于执法机构、事件响应人员和威胁情报分析师进行勒索软件溯源。
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Trackio：机器学习实验跟踪

hugging-face-trackio
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Trackio是一个全面的实验跟踪库，用于记录、可视化和管理机器学习训练过程中的指标和警报。它通过Python API支持在训练过程中记录指标和设置诊断警报。同时，CLI接口支持指标的查询和仪表盘展示，并将数据同步到Hugging Face Spaces，特别适用于自动化和远程的ML实验监控流程。
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