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搜索 发现 ，共找到 104 条记录
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多媒体隐写数据检测

performing-steganography-detection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
346
这套综合的数字取证工具集，旨在检测和提取嵌入图像、音频和视频文件中的隐蔽数据。它利用先进的隐写分析技术（如LSB、DCT等）和专业工具（zsteg、binwalk等），用于调查数据泄露或内部威胁案件，发现隐藏的通信通道和异常数据。
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用户行为分析与异常检测

performing-user-behavior-analytics
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
414
本技能执行用户和实体行为分析（UEBA），通过建立行为基线和统计分析模型，检测异常用户活动。它可以识别“不可能旅行”、异常登录模式、特权滥用等行为，帮助安全运营中心（SOC）团队及时发现被盗账户或内部威胁。
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全面数据质量审计与分析

data-quality-auditor
alirezarezvani/claude-skills
220
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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GA4 数据自动化工具

google-analytics-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
234
通过 Composio 的 Rube MCP 自动化 GA4 报表与属性管理，涵盖账号/属性发现、标准/批次/透视/漏斗报表以及关键事件管理，便于分析师免于重复 UI 操作。
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足球线索深度追踪法

football-lead-tracking
EverMind-AI/EverOS
219
这是一种用于深入研究足球主题的进阶搜索方法。它要求用户不只依赖原始问题，而是必须系统地追踪搜索结果中发现的每一个实体（如球员、俱乐部或教练）。将这些实体视为新的线索，通过结合发现的名称和原始问题中的约束条件，进行后续的二次搜索，确保知识链的完整性，不遗漏任何关键信息。
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Datamol 化学信息学工具包

datamol
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
159
基于 RDKit 的 Python 化学信息学封装库，简化分子解析、标准化、描述符与指纹计算、聚类、3D 构象生成及并行药物发现流程，适合标准分子数据处理。
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自主深度研究与报告生成

deep-dive
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
299
这是一个自主的深度研究系统，能够利用有向无环图（DAG）对复杂问题进行规划。它能并行执行多个子问题，进行知识空白分析和迭代，最终综合所有发现，生成结构化、全面的研究报告。适用于深度市场调研、学术文献回顾或需要多源数据支持的复杂问题分析。
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NetworkX 图与网络分析

networkx
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
94
使用 Python 的 NetworkX 3.x 创建、分析和可视化复杂网络。支持从数据构建图结构、运行最短路径、PageRank、中心性等算法、社区发现、生成随机与无标度网络，并读写 GraphML、JSON、边列表等多种格式。
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RDKit 化学信息学工具包

rdkit
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
257
基于 Python 的化学信息学工具包，提供分子精细控制能力：SMILES/SDF 解析、分子描述符（分子量、LogP、TPSA）、指纹、子结构检索、2D/3D 坐标生成、相似性计算、化学反应与可视化，适用于药物发现与计算化学研究。
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数据分析与洞察生成

data-analyst
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
492
本助手是专为产品经理设计的数据分析伙伴。它能够帮助用户进行深度的数据探索、撰写复杂的SQL查询，分析关键指标，并结构化地输出发现、解读、局限性和后续建议。适用于需要从复杂数据集中提取可操作的商业洞察，支持产品决策制定。
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Rowan 分子建模与药物设计平台

rowan
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
271
Rowan 是一个云端原生分子建模和药物化学工作流平台，提供 Python API。支持 pKa 预测、分子对接、构象搜索及蛋白质配体协同折叠等功能。无需维护本地 HPC 基础设施，适合药物发现中的批量筛选和多步骤化学流程。
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系统文献综述与知识综合

systematic-literature-review
bytedance/deer-flow
491
本技能用于对某一研究主题进行系统性的文献综述（SLR）。它能够搜索多个学术论文，提取每篇论文的结构化元数据（如研究问题、方法论、核心发现和局限性），并综合这些分散的信息，提炼出整体的学术主题和研究趋势。适用于进行全面的文献调研、撰写注释书目或跨论文比较分析，最终生成符合APA、IEEE等专业格式的报告。
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