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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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零样本时间序列预测模型

timesfm-forecasting
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
300
该技能利用Google的TimesFM基础模型，实现零样本时间序列预测。无需用户进行模型训练，即可对任何单变量时间序列（如销量、传感器数据或天气数据）进行高效预测。结果包含点预测值和校准的预测区间，提供了完整的概率预测视图，适用于各种时间序列数据分析。
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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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君主计划疾病知识库

monarch-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
325
通过 Monarch Initiative API 查询跨物种的疾病-基因-表现型关联，用于罕见病基因发现、表现型映射与模型生物数据整合的研究。
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PyMC贝叶斯建模与推断

pymc
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
111
本技能详细介绍了使用PyMC进行贝叶斯模型构建和概率编程的完整流程。涵盖了从数据准备、建立分层模型（如线性回归、逻辑回归），到使用MCMC采样、进行后验预测检验（PPC）和模型诊断的全过程。适用于需要进行不确定性量化的科学研究和数据分析场景。
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产品指标分析框架

product-analytics
alirezarezvani/claude-skills
197
适用于产品经理和数据分析师，用于构建完整的产品指标体系。本技能指导如何根据产品发展阶段（预PMF、增长、成熟期）定义关键KPI，并利用AARRR、留存曲线和漏斗模型进行深度分析，确保从数据洞察到产品决策的闭环流程。
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分析机器学习实验结果

analyze-results
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
195
本工具用于深度分析机器学习实验结果，支持读取JSON/CSV格式的多个结果文件。它可以计算统计指标，根据模型配置和超参数生成详细的对比表格，并提炼出可执行的洞察。适用于需要解读原始实验数据、比较不同模型性能或规划后续研究方向的场景。
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自动化AI数据采集代理

data-scraper-agent
affaan-m/everything-claude-code
301
该代理旨在为任何公开数据源（如招聘板、价格、新闻等）构建一个全自动、AI驱动的数据采集系统。它能定时抓取数据，利用免费的大语言模型（如Gemini Flash）进行数据富集和分析，并将结果结构化地存储到Notion、Sheets或Supabase等数据库中。适用于需要持续监控和跟踪网络数据的场景。
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使用UEBA检测内部威胁

detecting-insider-threat-with-ueba
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能利用用户和实体行为分析（UEBA）结合Elasticsearch/OpenSearch，构建用户和实体的行为基线模型。它超越了传统的静态规则检测，通过计算异常得分和对等群体分析，来识别数据外泄、权限滥用或未授权访问等可疑行为，帮助组织主动发现高风险的内部威胁。
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网络流量基线建立与异常检测

implementing-network-traffic-baselining
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
370
该技能利用Python pandas分析历史NetFlow/IPFIX流量数据，建立网络流量的正常基线模型。它计算小时/天级别的数据分布、主机统计和呼叫方画像，并使用Z分数和IQR等统计方法，帮助安全分析师识别数据泄露、心跳包等异常行为。
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资产关键性评分与漏洞优先级管理

performing-asset-criticality-scoring-for-vulns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能提供了一个基于多因素的资产关键性评分模型，通过结合数据敏感度、业务功能依赖性、监管范围和网络暴露等维度，为IT资产生成1-5级的关键性评分。评分结果可以直接调整漏洞的修复SLA，确保安全资源优先投入到对业务影响最大的关键资产上。
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