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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。

PostHog核心产品分析工作流

posthog-core-workflow-a

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本工作流详细指导开发者如何使用PostHog平台搭建完整的SaaS产品分析体系。内容涵盖事件分类定义、客户端用户行为捕获、用户身份识别与属性管理，以及B2B企业级分组分析。此外，还提供了基于Node.js的服务器端事件跟踪方案，确保从Web、移动端到API的所有用户行为数据完整、可追溯。

Aeon 时间序列机器学习

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Aeon 是兼容 scikit-learn 的时间序列机器学习工具，涵盖分类、回归、聚类、预测、异常检测、分割、相似搜索与特征提取，面向各类时序数据场景。

检测未经授权的云服务使用

detecting-shadow-it-cloud-usage

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能通过解析代理日志、DNS查询日志和网络流数据，旨在识别组织内部未经授权的SaaS和云服务（即影子IT）。它利用数据科学方法进行流量聚合、域名分类和风险评分，帮助安全团队进行全面的安全审计，并生成可执行的发现报告和整改建议。

云端敏感数据保护与治理

implementing-cloud-dlp-for-data-protection

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本指南详细介绍了使用亚马逊Macie、Google Cloud DLP等主流工具，在云存储、数据库和数据管道中实现数据丢失防护（DLP）的流程。它可以自动发现、分类、去标识化和保护敏感数据（PII、PHI）。这对于满足GDPR、HIPAA、PCI DSS等全球合规性要求，并构建完善的云数据治理体系至关重要。

检测DNS隧道中的C2流量

detecting-command-and-control-over-dns

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能用于检测通过DNS协议隧道传输的命令与控制（C2）流量。通过应用香农熵分析、机器学习（ML）进行DGA域名分类，以及结合Zeek/Suricata日志进行关联分析。适用于安全运营中心（SOC）和威胁猎手，用于调查数据外泄、DNS信标行为或可疑的DNS异常活动。

注释配置与审核队列管理

arize-annotation

github/awesome-copilot

本技能用于在Arize平台上创建和管理注释配置（如分类、连续、自由文本标签）和人工审核队列。它支持定义不同类型的标签结构，并允许用户通过Python SDK将人类反馈标签程序化地应用于项目跨度、数据集等，从而实现结构化的人工标注和模型监控。

数据仓库存储成本分析

monte-carlo-storage-cost-analysis

sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能用于分析数据仓库，识别存储成本过高、处于闲置、冗余或过时的表。它能对数据资产进行浪费模式分类和安全等级评估，帮助用户找出可安全清理或归档的表，从而有效降低存储费用并优化数据治理结构。

检测物联网遥测异常

该工具用于检测和分类物联网设备的遥测数据异常。它通过Z-score异常检测方法，识别出尖峰、漂移、平稳等多种异常模式。适用于调查设备报告的异常指标，或在进行固件升级前对设备健康状况进行预警和评估。

市场蜡烛图形态识别与分类

用于扫描和分析已获取的OHLCV市场数据，自动检测并分类各类蜡烛图形态，如十字星、吞没形态和头肩顶等。它能为每个形态分配类型（反转/延续）、趋势方向以及可靠性评分。这是进行技术分析、预测市场转折点的重要工具。

JEL期刊投稿预检清单

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本技能提供为JEL期刊撰写综述论文的完整预检清单。它指导作者在提交提案或完整草稿前，系统性核对JEL分类代码、利益冲突声明、数据可用性要求等核心合规点，确保投稿材料的专业性和完整性。

学术投稿修改回复策略

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为学术研究人员提供一套专业的投稿修改回复流程。它指导用户如何系统地处理期刊的修改意见，掌握如何对审稿人的反馈进行分类和优先级排序，并根据不同的审稿人角度（如识别、政策）调整论证重点，用数据和证据撰写有说服力的回复信。

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