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高级视频媒体处理与分析引擎

videodb
affaan-m/everything-claude-code
110
一个强大的多模态视频媒体处理工具。支持从本地文件、URL、直播流和桌面捕获获取内容。具备高级索引、时间轴编辑、转码、字幕生成、画中画等复杂功能。适用于内容创作、实时监控系统以及任何需要处理和分析视频/音频流的工作流。
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分析云存储访问模式

analyzing-cloud-storage-access-patterns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具用于检测主流云存储服务（AWS S3、GCS、Azure Blob Storage）中的异常访问模式。它通过分析审计日志，利用统计基线和时间序列异常检测技术，识别出非工作时间的大批量下载、新IP访问或API调用激增等可疑活动，是调查数据外泄或构建安全检测规则的关键手段。
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分析Windows Amcache取证证据

analyzing-windows-amcache-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了数字取证调查中针对Amcache.hve注册表证据的完整工作流程。它指导用户使用AmcacheParser提取程序执行、应用安装和驱动加载的证据，包括将SHA-1哈希与威胁情报关联，并重建时间线。这对于DFIR工作至关重要，可用于识别被删除的可执行文件和恶意活动。
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使用PhotoRec进行取证数据恢复

recovering-deleted-files-with-photorec
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南提供了一个完整的取证工作流程，用于从损坏的存储介质、取证磁盘镜像或文件系统损坏的设备中恢复已删除的文件。它利用PhotoRec的文件签名分析引擎，即使文件系统受损，也能成功恢复数据。流程涵盖了文件验证、哈希生成和证据整理等高级取证分析步骤。
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学术论文图表与架构生成

academic-plotting
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
440
该工具旨在为机器学习和人工智能领域的学术论文生成专业级图表。它支持两种工作流：一是利用AI技术生成系统架构图和复杂的流程图；二是使用matplotlib/seaborn等库，根据原始数据自动生成高精度的各类数据图表（如折线图、热力图等）。适用于撰写任何需要图表的学术论文。
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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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证据驱动的深度研究工作流

research-ops
affaan-m/everything-claude-code
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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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PostHog产品分析与功能自动化管理

posthog-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该工具集通过Rube MCP自动化PostHog核心产品分析功能。用户可以实现事件数据捕获、查询和过滤、管理功能开关（创建、查看）以及获取用户详细资料。适用于需要集成高级产品跟踪、用户行为分析和A/B测试工作流的开发和数据分析场景。
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单细胞 Census 数据查询工具

cellxgene-census
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
144
该技能提供对 CZ CELLxGENE Census 的程序化访问，这是一个包含版本化公共单细胞和空间转录组数据的综合集合。它支持高效查询大规模细胞元数据、基因表达切片和嵌入，无需下载整个数据集。适用于分析人类、小鼠等多种生物体的数据，并与 Scanpy、AnnData 等工具集成，支持大规模分析和机器学习工作流。
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DeepTools 高通量测序分析工具包

deeptools
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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DeepTools 是一套用于处理和分析高通量测序数据的 Python 命令行工具套件。它支持质量控制、数据归一化、样本比较以及生成 ChIP-seq、RNA-seq 和 ATAC-seq 实验的出版级可视化图表。主要功能包括 BAM 转 bigWig、评估测序深度、生成基因组特征周围的热图及相关性分析。适用于需要基因组数据处理和可视化的生物信息学工作流。
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DNAnexus 集成

dnanexus-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
489
在 DNAnexus 平台上构建和运行可复现的基因组工作负载，支持 dx CLI、dxpy、应用开发、原生工作流和 Nextflow 导入。用于基因组数据分析流程的数据传输、执行监控和项目自动化。
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Geniml基因组机器学习工作流

geniml
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Geniml用于基因组区间集的机器学习工作流，验证BED文件、模型兼容性，规划Region2Vec/scEmbed运行，本地检查tokenizer和共识宇宙，无需网络请求。需要Python 3.10+和uv进行可复现的生物信息学ML流程。
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