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Databricks调试诊断包
databricks-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
187
用于收集Databricks环境的全面诊断证据。它能整合环境信息、集群状态、作业运行日志和表历史记录,生成一个脱敏的安全诊断包,专门用于撰写和提交高质量的支持工单,解决复杂的故障排查问题。
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Databricks故障应急处理手册
databricks-incident-runbook
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
262
这份手册为值班工程师提供了处理Databricks故障、中断和重大任务失败的综合指南。它提供了结构化的流程,用于即时故障分级、决策树指导(涵盖集群、代码和数据质量问题),以及证据收集和事后总结,确保了故障的快速、系统性解决。
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Juicebox 调试诊断证据包
juicebox-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
123
本工具集旨在收集Juicebox平台的综合诊断证据。它可以获取API连接状态、数据集健康度、分析配额使用情况和速率限制信息,并将所有数据打包成一个诊断归档。适用于排查数据上传失败、AI分析任务卡顿、API认证错误或配额耗尽等复杂问题。
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OpenRouter API 用量与成本分析
openrouter-usage-analytics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
439
该技能用于全面追踪和分析 OpenRouter API 的使用量和成本。它可以收集每次请求的关键数据点,包括总成本、提示和完成的 token 数量、延迟时间及使用模式。适用于构建成本控制仪表盘、优化AI支出或生成详细的使用报告。
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PostHog性能优化与数据采集指南
posthog-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
309
本指南深入讲解了PostHog的生产环境性能优化方法。内容涵盖了本地化功能开关评估、优化事件批量发送、智能事件抽样以及编写高效的HogQL查询。掌握这些高级技巧,可以大幅提升数据收集的稳定性和分析查询的速度,确保业务洞察的准确性。
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专业网络研究与信息综合
search-specialist
sickn33/antigravity-awesome-skills
217
这是一个专家级网络研究工具,擅长利用高级搜索策略(如查询优化和领域过滤)从多个互联网来源收集、综合和核实信息。适用于需要进行事实核查、趋势分析和生成结构化、可操作洞察的复杂研究任务,确保结论的权威性和可信度。
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网络战役归因证据分析
analyzing-campaign-attribution-evidence
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
311
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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开源情报威胁行为者画像分析
building-threat-actor-profile-from-osint
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
197
本技能提供了一个系统化的方法,利用开源情报(OSINT)构建全面的威胁行为者档案。它涵盖了从多个公开来源收集、关联和分析数据(如供应商报告、暗网论坛等)的过程,能够将对手的TTP映射到MITRE ATT&CK,评估动机,从而生成结构化的报告,用于主动防御和归因分析。
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生成结构化网络威胁报告
generating-threat-intelligence-reports
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
240
本技能指导撰写高质量、结构化的网络威胁情报报告。它根据目标受众(高管、安全运营团队、技术分析师)调整内容,生成战略、战术或运营级别的情报产品。适用于将原始收集数据转化为可操作的威胁简报或事件后评估报告,确保报告符合行业标准。
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实验结果监控与分析
monitor-experiment
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
282
本技能提供一套完整的实验结果监控工作流,用于跨平台(如SSH、Vast.ai、Modal)检查正在运行的实验。它指导用户收集实时日志、提取结构化JSON结果,并通过Weights & Biases (W&B) API拉取详细的训练指标(如损失曲线、准确率)。最后,它将结果进行汇总、与基线进行对比,并提供后续的行动建议。
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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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元数据和日志推送到Monte Carlo
monte-carlo-push-ingestion
sickn33/antigravity-awesome-skills
458
该技能旨在帮助用户从任何数据仓库收集关键数据资产(包括元数据、数据血缘和查询日志),并通过推入式API直接发送到Monte Carlo。这解决了传统拉取收集器无法覆盖的场景,例如自定义血缘关系或缺失的查询历史记录。
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