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分类模型构建
building-classification-models
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
347
通过 classification-model-builder 插件,自动分析数据集、选择特征、调参并评估指标,实现垃圾邮件识别、客户流失预测等分类任务。
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高级语义网络搜索流程
exa-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
274
该流程提供了一个执行高级语义网络搜索的完整工作流。它超越了简单的关键词匹配,通过理解查询背后的意图来实现深度上下文检索。功能包括RAG上下文提取、内容提取(摘要、高亮、全文)以及按日期范围、特定域和内容分类的强大过滤。适用于构建知识库搜索和复杂的网络研究流水线。
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PostHog核心产品分析工作流
posthog-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
498
本工作流详细指导开发者如何使用PostHog平台搭建完整的SaaS产品分析体系。内容涵盖事件分类定义、客户端用户行为捕获、用户身份识别与属性管理,以及B2B企业级分组分析。此外,还提供了基于Node.js的服务器端事件跟踪方案,确保从Web、移动端到API的所有用户行为数据完整、可追溯。
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Aeon 时间序列机器学习
aeon
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
122
Aeon 是兼容 scikit-learn 的时间序列机器学习工具,涵盖分类、回归、聚类、预测、异常检测、分割、相似搜索与特征提取,面向各类时序数据场景。
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ENA序列访问
ena-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
70
通过 REST 接口或 FTP 访问欧洲核苷酸档案库,快速获取 DNA/RNA 序列、原始读段、组装体、注释和分类信息,便于科研或生信流水线集成。
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系统发育树工具包
etetoolkit
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
320
一个用于系统发育树分析的套件,支持树结构操作、进化事件检测、NCBI分类学集成以及 PDF/SVG 等可视化,适合系统发育组学与基因家族研究。
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学术论文搜索与下载
arxiv
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
64
一个全面的学术论文处理工具,可根据主题或ID在arXiv上搜索、下载学术论文。它能提取详细元数据(包括摘要、作者、分类),并支持将PDF文件保存到本地库,是研究人员和学生高效获取科学文献的理想助手。
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发现影子IT云服务使用
detecting-shadow-it-cloud-usage
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
312
该技能用于分析网络流量日志(代理、DNS、Netflow),目的是检测和发现未获授权使用的SaaS应用和云服务(即“影子IT”)。它通过对域名进行分类、量化数据传输量、计算风险评分,为安全和合规团队提供详细的发现报告。
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钻石模型入侵行为分析
implementing-diamond-model-analysis
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
82
本技能实现了钻石模型(Diamond Model)分析框架,提供了一个结构化的方法来分析复杂的网络入侵事件。它支持程序化地关联和分类事件,基于攻击者、能力、基础设施和受害者这四个核心要素。主要功能包括构建活动链、识别枢纽点和生成完整的威胁情报报告。
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注释配置与审核队列管理
arize-annotation
github/awesome-copilot
133
本技能用于在Arize平台上创建和管理注释配置(如分类、连续、自由文本标签)和人工审核队列。它支持定义不同类型的标签结构,并允许用户通过Python SDK将人类反馈标签程序化地应用于项目跨度、数据集等,从而实现结构化的人工标注和模型监控。
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生物学化学/数值精准匹配
bio-chemical-numeric
EverMind-AI/EverOS
429
当生物学问题涉及特定的化学化合物名称、精确的浓度值(如“0.330 mg/100g”)或分类学同义词计数时,使用此技巧。通过使用引号进行精确匹配,并结合多个具体的化合物名或数值,可以极大地提高搜索的唯一性和准确性,尤其适用于生物化学和植物学研究。
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时间序列机器学习工具箱
aeon
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
69
Aeon是一个兼容scikit-learn的Python时间序列机器学习工具包。它全面支持时间序列的多个核心分析任务,包括分类、回归、聚类、预测(Forecasting)、异常检测和相似性搜索。适用于所有涉及连续时间模式或时间索引复杂数据的分析场景。
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