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勒索软件支付钱包分析

analyzing-ransomware-payment-wallets
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
190
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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ML实验跟踪与监控

hugging-face-trackio
sickn33/antigravity-awesome-skills
102
Trackio是一个用于记录、可视化和分析机器学习训练实验的工具。它提供Python API用于训练过程中的实时指标记录和异常告警，并提供命令行接口（CLI）用于查询历史数据。用户可以使用它来持续监控训练状态、诊断模型问题（如损失发散），是构建自动化ML工作流的关键组件。
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云端GPU算力资源调度

vast-gpu
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
490
该技能自动化管理云端GPU算力资源，用于AI和机器学习任务。它能分析您的模型需求和训练任务，自动计算所需的VRAM、GPU数量和预计运行时间，从而在vast.ai上匹配出最具成本效益和性能的最佳GPU实例，管理整个计算生命周期。
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全球金融市场数据接入

alpha-vantage
sickn33/antigravity-awesome-skills
175
本技能提供通过 Alpha Vantage API 接入全面的全球金融市场数据。用户可以获取股票、期权、外汇、大宗商品和加密资产的时间序列数据，包括历史价格（OHLCV）。此外，它还支持获取基本面指标（如市盈率、市值）、宏观经济数据（如GDP、CPI）和超过40种技术指标（如RSI、MACD），非常适合进行量化分析和金融建模。
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检测DNS隧道中的C2流量

detecting-command-and-control-over-dns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
428
本技能用于检测通过DNS协议隧道传输的命令与控制（C2）流量。通过应用香农熵分析、机器学习（ML）进行DGA域名分类，以及结合Zeek/Suricata日志进行关联分析。适用于安全运营中心（SOC）和威胁猎手，用于调查数据外泄、DNS信标行为或可疑的DNS异常活动。
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UniProt蛋白质数据库查询与分析

uniprot-database
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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社交图谱加权排名分析

social-graph-ranker
affaan-m/everything-claude-code
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这是一个先进的网络情报工具，用于计算加权图谱分数，描绘到达目标的最优路径。它能够识别潜在的引荐人，衡量跨连接的“桥梁价值”，并帮助用户判断是否需要温和引荐或直接外联。对于需要掌握核心排名数学原理的用户尤其适用。
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使用AWS Detective进行云端威胁狩猎

performing-cloud-native-threat-hunting-with-aws-detective
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具利用AWS Detective自动收集和分析来自CloudTrail、VPC Flow Logs、GuardDuty等日志数据，构建交互式行为图谱。它帮助安全分析师追踪跨账户的横向移动，分析受损实体（如IAM用户、EC2实例）的活动轨迹，从而重构复杂的攻击链条。适用于安全事件的调查取证和威胁狩猎场景。
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Python交互式可视化绘图库

plotly
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Plotly是一个功能强大的Python绘图库，用于创建高度互动、可发布质量的可视化图表。它支持超过40种图表类型，涵盖散点图、热力图、K线图、地理地图等。非常适合构建复杂的交互式仪表板、进行深度探索性数据分析，或制作富含悬停、缩放等功能的网络演示。
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全面数据质量审计与分析

data-quality-auditor
alirezarezvani/claude-skills
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该工具是一个专业的、系统性的数据质量审计系统，用于全面评估数据集的完整性、一致性、准确性和结构有效性。它可以进行数据画像、异常值检测、缺失值机制分析，并输出数据质量评分（DQS），帮助用户在模型训练、数据清洗或实时监控中发现并修复数据问题。
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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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数据分析助手

data-analysis
bytedance/deer-flow
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通过 DuckDB 处理 Excel/CSV 上传数据，自动识别表结构、运行 SQL、生成统计摘要并导出 CSV/JSON/Markdown，便于开展结构化数据探索。
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