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交易策略回测框架构建
backtesting-frameworks
sickn33/antigravity-awesome-skills
383
本技能用于构建专业级、鲁棒的交易策略回测系统。它指导用户系统化地验证交易策略的性能和稳健性,帮助规避常见的回测偏差。适用于金融量化交易和算法交易的初期模型验证与性能评估。
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推荐系统构建器
building-recommendation-systems
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
376
生成针对协同、基于内容或混合策略的推荐系统代码与流程,涵盖数据处理、模型训练与评估,并顾及扩展性,帮助 Claude 提供个性化建议。
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数据驱动特征开发流程
data-engineering-data-driven-feature
sickn33/antigravity-awesome-skills
229
这是一个端到端的、系统化的产品功能开发流程。它指导用户利用数据洞察来构建新功能,覆盖了从探索性数据分析、构建可量化业务假设、设计统计学A/B测试,到设计数据管道和实现全链路埋点(instrumentation)的全过程。确保所有功能迭代都基于数据科学的严谨验证和效果衡量。
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火爬数据处理与知识库构建
firecrawl-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
248
这是一个全面的数据管道,用于处理、验证和优化来自Firecrawl爬取的网页内容。它支持Markdown清洗、使用Zod进行结构化数据提取、内容去重和为LLM/RAG系统定制的文本分块(Chunking)。旨在确保爬取的数据是标准化、干净、结构化的,可直接用于构建知识库或进行下游AI应用。
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Firecrawl内容爬取与摄取架构
firecrawl-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
262
本参考架构提供了一套完整的Web内容爬取和摄取流程。它集成了单页抓取、全站爬行、URL映射和结构化数据提取功能。后续的清洗、去重和分块处理,使其非常适合构建企业级的知识库、RAG系统以及复杂的AI数据管道。
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AI智能体可观测性与指标监控
lindy-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
54
本指南详细介绍了为AI智能体构建全面的可观测性系统。涵盖监控任务成功率、步骤失败率、执行时长和资源消耗等关键指标。适用于构建性能仪表板、配置实时告警规则或进行长期性能跟踪。
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开放证据审查与文献合成
openevidence-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
324
这是一个用于系统性医疗证据审查的综合工作流。它支持用户检索临床研究、构建精选引文集合、使用GRADE等专业框架评估证据等级,并自动生成符合学术规范格式(如AMA)的结构化报告。适用于撰写高质量的文献综述和临床研究报告。
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开放证据临床API示例
openevidence-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
260
本模块提供OpenEvidence API的最小化工作示例,适用于构建临床智能应用。用户可以执行复杂的临床查询来获取最佳治疗建议、根据病患背景检查药物相互作用,以及查找来自权威医疗机构(如ACC/AHA)的最新指南。是开发循证医疗决策支持系统的理想工具。
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微生物组生物信息工具
scikit-bio
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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scikit-bio 提供 Python 生物数据工具,支持 FASTA/Newick 等格式读写、序列操作、比对、系统发育树构建及多样性分析,适用于微生物组和群落生态研究。
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Python离散事件模拟框架
simpy
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
63
SimPy是一个基于Python的流程化离散事件模拟框架。它专门用于构建和分析复杂的系统模型,例如制造系统、服务队列、网络流量或物流网络。该工具允许您模拟实体之间的交互、共享资源的竞争以及随时间变化的事件,从而进行容量规划和流程优化。
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系统发生树重建与分析工具包
phylogenetics
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
275
这是一个完整的系统发生学分析流程,用于重建生物序列(基因、蛋白质)的进化关系。流程涵盖了从多序列比对(MAFFT)到最大似然树构建(IQ-TREE 2),再到可视化和分析(ETE3)的完整生命周期。适用于病毒动力学、微生物基因组学、分子时钟分析等前沿生物信息学研究。
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网络战役归因证据分析
analyzing-campaign-attribution-evidence
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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