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去中心化流动性池分析

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本工具用于深度分析去中心化交易所（DEX）的流动性池。它可以计算并比较关键金融指标，包括总锁定价值（TVL）、交易量、费用收入和无常损失（IL）。当您需要评估不同协议的挖矿机会、比较池子风险或预测流动性挖矿回报时，应使用本功能。

去中心化流动性池分析

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本工具用于深度分析去中心化交易所（DEX）的流动性池。它可以计算并比较关键金融指标，包括总锁定价值（TVL）、交易量、费用收入和无常损失（IL）。当您需要评估不同协议的挖矿机会、比较池子风险或预测流动性挖矿回报时，应使用本功能。

链上DeFi数据深度分析

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

这是一个用于进行深度链上（On-chain）数据分析的工具。它可以追踪DeFi协议的关键指标，包括总锁仓价值（TVL）、费用收入、去中心化交易所（DEX）交易量和收益机会。它帮助研究员和分析师获取程序化的链上数据洞察，以评估协议的健康度和投资潜力。

链上DeFi数据深度分析

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这是一个用于进行深度链上（On-chain）数据分析的工具。它可以追踪DeFi协议的关键指标，包括总锁仓价值（TVL）、费用收入、去中心化交易所（DEX）交易量和收益机会。它帮助研究员和分析师获取程序化的链上数据洞察，以评估协议的健康度和投资潜力。

交易策略回测与优化

backtesting-trading-strategies

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

这是一个全面的交易策略回测工具，用于利用历史市场数据测试和验证加密货币及传统金融交易模型。它能够计算夏普比率、最大回撤等核心性能指标，模拟交易过程，并提供参数网格搜索等优化功能，帮助用户在实盘前评估策略的风险和收益。

分类模型构建

building-classification-models

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过 classification-model-builder 插件，自动分析数据集、选择特征、调参并评估指标，实现垃圾邮件识别、客户流失预测等分类任务。

机器学习模型评估

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

使用插件生成准确率、查准率、召回率、F1等指标，对机器学习模型性能进行全面评估，便于比较各模型并在上线前进行验证。

量化金融模型与交易分析

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能模拟量化分析师的角色，提供构建复杂金融模型、回测交易策略和深入分析市场数据的能力。它涵盖了投资组合优化（如马可维茨模型）、关键风险指标（如VaR、夏普比率）的计算，以及统计套利等前沿领域。适用于需要进行严谨数据分析、回测和风险评估的量化金融专业人士。

Scikit 生存分析

scikit-survival

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

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。

健康趋势与模式分析

health-trend-analyzer

sickn33/antigravity-awesome-skills

该工具用于深度分析长期的健康数据，跟踪体重、症状、用药依从性、化验结果、情绪和睡眠等多个维度的趋势。它可以识别关键变化、生活方式与健康指标之间的相关性，并提供数据驱动的风险评估、预测性洞察和改善建议，帮助用户进行主动的健康管理。

睡眠模式分析与改善指导

sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能提供全面的睡眠数据分析，用于识别睡眠模式、评估睡眠质量和发现潜在的睡眠障碍。它不仅分析睡眠时长、效率和作息趋势，还能关联分析运动、饮食、情绪等其他健康指标，为用户生成科学、个性化的改善建议和干预方案。

网络战役归因证据分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该技能提供系统化的网络战役归因分析框架。它涉及收集、加权和关联多样化的证据指标，包括基础设施重叠、战术技术流程（TTP）一致性、恶意代码相似性及运营模式，以确定网络攻击事件的责任方。通过应用如竞争假设分析（ACH）等结构化方法，构建可信度加权的评估报告，大幅提升威胁情报的精确度。

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