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STRING蛋白互作查询

string-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
99
通过调用 STRING REST API 查询蛋白互作网络、映射标识符、生成带证据着色的网络图，并对蛋白列表执行 GO/KEGG/Pfam 富集，支持跨物种分析与网络扩展。
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UniProt数据库接口

uniprot-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
275
通过 UniProt REST API 搜索蛋白质、获取 FASTA 与注释、执行 ID 映射并流式下载，适合 Python 工作流和批量分析。
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分子动力学工具

molecular-dynamics
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
73
利用 OpenMM 与 MDAnalysis 建立蛋白或小分子体系，执行能量最小化、均衡和轨迹分析（RMSD、RMSF、接触图与自由能面），为结构生物学与药物结合研究提供数据支撑。
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Windows Amcache取证分析

analyzing-windows-amcache-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
298
这是一个专业的数字取证工具，用于解析Windows Amcache.hve注册表数据。它可以提取关于程序执行历史、应用安装信息和驱动程序加载的关键证据。通过关联SHA-1哈希值和重建时间线，帮助调查人员确定系统上运行过的可执行文件，是进行事件响应和威胁检测的核心工具。
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Windows预取文件取证分析

analyzing-windows-prefetch-with-python
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
459
该技能使用Python解析Windows预取文件（.pf），帮助安全分析师重建详细的应用执行历史。它在事件响应中至关重要，可用于检测重命名二进制文件、识别可疑执行模式，并为深入的数字取证调查构建准确的时间线。
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Zeek日志回波行为检测

detecting-beaconing-patterns-with-zeek
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
388
本工具旨在对Zeek网络连接日志（conn.log）执行统计分析，用于检测潜在的C2（命令与控制）回波行为。通过计算连接时间间隔的标准差和变异系数，可以识别出具有高度规律性、低抖动特征的周期性网络通信，是安全威胁狩猎和事件调查的关键技术。
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想法发现与验证全流程

idea-discovery
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
247
这是一个复杂的科学研究工作流，旨在帮助用户从一个宽泛的研究方向，逐步推进到一个经过文献调研、新颖性验证、并制定了完整实验计划的落地想法。整个流程覆盖了从概念到可执行提案的所有关键环节。
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用户行为分析与异常检测

performing-user-behavior-analytics
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
297
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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实验计划至代码实现部署

experiment-bridge
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
242
该工作流旨在连接实验计划与实际可执行的代码。它读取结构化的实验路线图，自动生成或修改所需的代码脚本，处理环境配置和基准代码库。随后，它将实验部署到GPU计算资源上运行，并收集初步结果。此过程包含可选的跨模型代码审查，确保代码的逻辑正确性，是实现从研究假设到可衡量结果的关键步骤。
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数据质量审计与分析工具

data-quality-auditor
alirezarezvani/claude-skills
473
这是一个专业的、全面的数据集质量审计工具。它能够系统地评估数据集的完整性、一致性、准确性和有效性。功能包括数据分布剖析、缺失值分析、异常值检测和计算数据质量分数（DQS），并提供可执行的修复方案和实时监控设置。
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Mixpanel自动化产品分析

mixpanel-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
302
这是一个全面的Mixpanel产品分析自动化工具箱，通过Rube MCP提供数据查询能力。它可自动化处理事件聚合、详细分群、转化漏斗分析、用户画像管理、用户群组跟踪以及执行自定义JQL查询等复杂数据任务，特别适用于需要深入分析用户行为模式的数据分析师和产品经理。
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安全洗牌JSON数据结构

shuffle-json-data
github/awesome-copilot
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本工具具备数据工程师的角色，用于安全地随机重排JSON数组中的重复对象。在执行洗牌操作前，它会严格执行数据结构校验，确保所有对象具有一致的属性集，并且结构上不允许嵌套对象。这保证了在随机化过程中，数据的完整性和JSON的语法有效性不会受到任何破坏。
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