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去中心化流动性池分析

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本工具用于深度分析去中心化交易所（DEX）的流动性池。它可以计算并比较关键金融指标，包括总锁定价值（TVL）、交易量、费用收入和无常损失（IL）。当您需要评估不同协议的挖矿机会、比较池子风险或预测流动性挖矿回报时，应使用本功能。

去中心化流动性池分析

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本工具用于深度分析去中心化交易所（DEX）的流动性池。它可以计算并比较关键金融指标，包括总锁定价值（TVL）、交易量、费用收入和无常损失（IL）。当您需要评估不同协议的挖矿机会、比较池子风险或预测流动性挖矿回报时，应使用本功能。

链上DeFi数据深度分析

analyzing-on-chain-data

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

这是一个用于进行深度链上（On-chain）数据分析的工具。它可以追踪DeFi协议的关键指标，包括总锁仓价值（TVL）、费用收入、去中心化交易所（DEX）交易量和收益机会。它帮助研究员和分析师获取程序化的链上数据洞察，以评估协议的健康度和投资潜力。

链上DeFi数据深度分析

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这是一个用于进行深度链上（On-chain）数据分析的工具。它可以追踪DeFi协议的关键指标，包括总锁仓价值（TVL）、费用收入、去中心化交易所（DEX）交易量和收益机会。它帮助研究员和分析师获取程序化的链上数据洞察，以评估协议的健康度和投资潜力。

DeFi收益优化与比较

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

用于发现和比较去中心化金融（DeFi）协议的收益机会。该工具聚合了跨链的APY/APR数据，并提供详细的风险评估和优化建议，帮助用户系统性地分析和选择最优的挖矿和投资策略。

闪电贷套利与DeFi模拟

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本工具用于模拟去中心化金融（DeFi）的闪电贷策略。它可以计算跨多个DEX和协议（如Aave, dYdX, Balancer）的净利润、交易成本和风险等级。适用于进行套利机会评估、分析清算盈利或比较不同贷款提供商，帮助用户在实际交易前做好风险决策。

Scapy网络数据包分析与取证

analyzing-network-packets-with-scapy

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能使用Python的Scapy库，实现对网络数据包的深度检测、构造、发送和抓取。它能够进行协议解析（包括TCP/UDP/DNS），用于分析pcap文件，并执行高级安全测试，如SYN扫描和异常流量检测。适用于安全研究员、SOC分析师和渗透测试人员进行网络取证。

使用Zeek检测DNS数据外泄

detecting-exfiltration-over-dns-with-zeek

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能通过分析Zeek捕获的DNS日志，检测基于DNS协议的数据外泄行为。它通过计算子域名的香农熵、识别超长标签和异常的查询量，帮助安全分析师进行威胁狩猎和事件调查，有效发现DNS隧道和隐蔽的C2通信。

DNS隧道检测与熵值分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能用于检测通过DNS协议进行的隧道式数据外泄（DNS Tunneling）。它通过计算DNS查询名称的香农熵、分析查询长度和子域名数量等统计指标，从而识别出非标准、可疑的流量模式。适用于安全评估、事件响应和威胁狩猎。

NTLM重放攻击事件关联检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该技能提供了一套全面的NTLM重放攻击检测框架。通过关联Windows事件4624日志，它能识别源IP与主机名不匹配的异常登录，检测Responder或LLMNR劫持的痕迹，并审计SMB/LDAP协议签名，适用于Active Directory环境下的凭证狩猎和安全审计。

检测DNS隧道中的C2流量

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

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。

文档到数学问题规范提取

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这是一个高级技能，用于将叙述性的技术文档、研究论文节选或自然语言问题描述，系统地转化为结构化的数学问题规范（MPS）。它能够精确提取变量、约束条件、优化目标和不确定性参数，并严格遵循零推理协议，确保所有输出内容均有原文证据支撑，适用于工程和数据科学领域的模型构建。

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