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搜索实体，共找到 10 条记录

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Data Commons 客户端

datacommons-client

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

提供 Data Commons 的 Python 客户端，可解析实体、查询人口、经济、健康等公共统计数据，并结合 Pandas 处理观测记录，适合探索知识图谱中的统计关系。

OpenAlex科研文献数据库

openalex-database

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

借助 OpenAlex 客户端查询 2.4 亿+ 学术成果，执行文献检索、引用追踪、开放获取发现与计量分析，覆盖论文、作者、机构等实体。

Python离散事件模拟框架

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

SimPy是一个基于Python的流程化离散事件模拟框架。它专门用于构建和分析复杂的系统模型，例如制造系统、服务队列、网络流量或物流网络。该工具允许您模拟实体之间的交互、共享资源的竞争以及随时间变化的事件，从而进行容量规划和流程优化。

PrimeKG精准医学图谱查询

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

通过程序化脚本查询PrimeKG精准医学知识图谱的基因、药物、疾病与表型等实体及其关系，辅助药物发现、可复用性验证与表型网络分析。

基于UEBA的内部威胁检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能实现了用户和实体行为分析（UEBA），用于检测复杂的内部威胁。它利用Elasticsearch/OpenSearch构建行为基线，从认证、文件访问和网络等多源日志中学习正常模式。通过计算异常分数和进行同伴组分析，能够识别出数据外泄、特权滥用或未授权访问等行为异常。

用户行为分析与异常检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

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。

研究知识图谱维基

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

这是一个持久化的、结构化研究知识库，用于系统性地积累和关联所有科研要素，包括论文、研究想法、实验结果和可检验的科学假设。它构建知识图谱，确保研究成果的积累性和持久性。通过定义实体和关系（如支持、矛盾），可以全面跟踪和管理整个科学研究的生命周期。

足球实体假设与验证

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EverMind-AI/EverOS

本技能指导用户系统性地识别和验证足球实体（球员或俱乐部）。当搜索结果提供初步线索，或当问题提供了足够的详细约束条件（如国籍、时代、联赛）进行假设时使用。核心步骤是构建针对性的名称搜索，并交叉比对所有约束（如出生年份、职业生涯等）以确保信息准确性。

足球线索深度追踪法

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EverMind-AI/EverOS

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。

异步语音转录与智能分析

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

基于AssemblyAI的综合异步转录工作流，用于处理音频或视频文件。该功能提供强大的音频智能分析能力，包括说话人分离（Diarization）、情感分析、实体识别、内容安全审核、话题分类和敏感个人信息（PII）脱敏。适用于会议记录、访谈和大规模语音内容处理场景。

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