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Hugging Face数据集查看器

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sickn33/antigravity-awesome-skills
398
本技能提供Hugging Face数据集的只读查看API，用于探索、预览、搜索和过滤托管在平台上的结构化数据集。用户可以验证数据集、列出分片、分页获取内容，并检索完整的元数据和统计信息，适用于数据验证和数据提取流程。
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Hugging Face数据集管理与SQL查询

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sickn33/antigravity-awesome-skills
196
该技能提供了一个全方位的Hugging Face数据集管理工具，支持数据集的初始化、配置和内容流更新。其核心功能是，利用SQL查询功能，允许用户直接在Hugging Face Hub上对数据集进行复杂的查询、过滤、聚合和转换，极大地提升了数据分析和数据管线构建的能力。
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文献分析工具

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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文献分析工具辅助研究者梳理学术文本中的核心观点与论证，提炼研究脉络，帮助在内容稀缺的情况下仍能高效开展文献调研。
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高级视频媒体处理与分析引擎

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affaan-m/everything-claude-code
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一个强大的多模态视频媒体处理工具。支持从本地文件、URL、直播流和桌面捕获获取内容。具备高级索引、时间轴编辑、转码、字幕生成、画中画等复杂功能。适用于内容创作、实时监控系统以及任何需要处理和分析视频/音频流的工作流。
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分析Azure日志检测安全威胁

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
383
本技能指导用户使用KQL查询Azure Monitor活动和登录日志，以检测复杂的安全威胁。内容涵盖发现可疑管理操作、不可能的旅行场景、权限提升尝试和未经授权的资源修改。非常适用于安全运营中心（SOC）分析师构建高级威胁狩猎规则或开发云SIEM检测。
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浏览器取证与活动分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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Hindsight是一款开源的数字取证工具，用于解析各种基于Chromium的浏览器（如Chrome、Edge等）的内部数据库。它可以提取和关联浏览记录、Cookies、缓存内容、下载历史和密码等所有网络活动数据，生成统一的时间线报告。该工具是事件响应、内鬼威胁调查和网络安全取证的关键辅助工具。
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邮件取证：Outlook PST/OST文件分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具集为数字取证调查人员设计，用于解析微软Outlook的PST和OST文件。它能够提取关键证据，包括完整的邮件内容、详细的邮件头部信息（用于追踪消息路由）、附件，以及可恢复项目文件夹中的已删除邮件。适用于电子发现、法律调查和安全事件响应，用于重构通信模式和分析消息元数据。
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使用Splunk SPL构建安全检测规则

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导如何使用Splunk SPL编写高级的关联搜索规则。内容涵盖基于阈值、序列和异常检测等多种方法，用于在安全运营中心（SOC）环境中识别复杂的安全威胁，如暴力破解、横向移动和数据外泄，是提升SIEM检测能力的关键。
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生成结构化网络威胁报告

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导撰写高质量、结构化的网络威胁情报报告。它根据目标受众（高管、安全运营团队、技术分析师）调整内容，生成战略、战术或运营级别的情报产品。适用于将原始收集数据转化为可操作的威胁简报或事件后评估报告，确保报告符合行业标准。
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Linux系统日志取证分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了在Linux系统上进行取证调查的全面技术。内容涵盖了对auth.log、syslog、systemd journal和auditd等关键日志的分析，旨在重建用户会话、追踪未经授权的访问、检测权限提升，并为疑似安全事件建立详细的事件时间线。
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X/Twitter帖子结构化阅读器

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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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ClickHouse成本优化指南

clickhouse-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
243
这是一份全面的指南，旨在帮助用户优化ClickHouse Cloud的运行成本。内容涵盖了存储优化（如压缩和TTL策略）、计算资源调优（如自动伸缩和线程限制）以及关键的查询效率改进，能有效降低您的数据存储和计算支出。
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