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Scikit 生存分析

scikit-survival
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
282
基于 scikit-survival 的 Python 生存分析工具，涵盖 Cox、集成模型、SVM 与指标评估，便于处理删失数据的时间事件建模。
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单细胞生成建模工具集

scvi-tools
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
353
基于 PyTorch 的单细胞组学概率生成模型框架，统一 API 支持批次校正、数据整合、多模态/空间分析、差异表达与迁移学习，适合高级建模流程。
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Python统计建模与计量分析

statsmodels
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
456
Statsmodels是用于Python的专业统计建模和计量经济学库。它提供了一套完整的工具集，支持进行严格的统计推断，包括普通最小二乘回归（OLS）、广义线性模型（GLM）、混合效应模型和时间序列分析（ARIMA）。适用于计量经济学、生物统计学等领域，进行详细的诊断分析、系数估计和假设检验，生成专业报告。
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TorchDrug 图神经工具集

torchdrug
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
296
TorchDrug 是基于 PyTorch 的图神经网络工具箱，针对分子、蛋白质与生物知识图谱，支持性质预测、生成、逆合成与知识图谱推理，并提供丰富数据集与预设模型方便定制。
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Hugging Face数据集管理与SQL查询

hugging-face-datasets
sickn33/antigravity-awesome-skills
196
该技能提供了一个全方位的Hugging Face数据集管理工具，支持数据集的初始化、配置和内容流更新。其核心功能是，利用SQL查询功能，允许用户直接在Hugging Face Hub上对数据集进行复杂的查询、过滤、聚合和转换，极大地提升了数据分析和数据管线构建的能力。
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邮件取证：Outlook PST/OST文件分析

analyzing-outlook-pst-for-email-forensics
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
71
本工具集为数字取证调查人员设计，用于解析微软Outlook的PST和OST文件。它能够提取关键证据，包括完整的邮件内容、详细的邮件头部信息（用于追踪消息路由）、附件，以及可恢复项目文件夹中的已删除邮件。适用于电子发现、法律调查和安全事件响应，用于重构通信模式和分析消息元数据。
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使用MISP分析威胁态势

analyzing-threat-landscape-with-misp
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
475
本工具通过PyMISP查询MISP实例，计算详细的事件统计数据、IOC类型分布、威胁行为者集群和标签趋势。它生成全面的威胁态势报告，可视化时间趋势。适用于安全事件调查、总结主要威胁行为者或恶意软件家族，以及生成专业网络威胁情报报告。
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使用Osquery进行端点监控

deploying-osquery-for-endpoint-monitoring
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
325
本技能提供部署和配置osquery的完整指南，可用于跨平台（Windows, macOS, Linux）实现端点全面监控。它利用SQL查询强大的能力，深入检查运行进程、开放端口、系统配置和已安装软件，是进行威胁狩猎、合规性审计和集中式可见性的关键工具。
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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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使用EZ工具进行Windows工件分析

performing-windows-artifact-analysis-with-eric-zimmerman-tools
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
114
这是一套用于数字取证调查的综合工具集，能够解析和分析Windows系统中的关键工件。通过KAPE、MFTECmd、PECmd等工具，可以提取和分析注册表、MFT记录、预取文件和事件日志，从而重建系统活动、文件访问模式和持久化机制，是进行数字取证和事件响应的核心手段。
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AI模型知识结构化提取

bdistill-knowledge-extraction
sickn33/antigravity-awesome-skills
215
bdistill工具能将AI模型的交互过程转化为结构化的知识库。它可以从闭源模型（会话内）和本地开源模型（通过Ollama）提取、结构化并打分特定领域的知识。用户可用于构建可检索的参考数据集、问答对，或生成用于传统机器学习的训练数据。
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使用AWS Detective进行云端威胁狩猎

performing-cloud-native-threat-hunting-with-aws-detective
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
123
本工具利用AWS Detective自动收集和分析来自CloudTrail、VPC Flow Logs、GuardDuty等日志数据，构建交互式行为图谱。它帮助安全分析师追踪跨账户的横向移动，分析受损实体（如IAM用户、EC2实例）的活动轨迹，从而重构复杂的攻击链条。适用于安全事件的调查取证和威胁狩猎场景。
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