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钻石模型入侵行为分析

implementing-diamond-model-analysis
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
82
本技能实现了钻石模型（Diamond Model）分析框架，提供了一个结构化的方法来分析复杂的网络入侵事件。它支持程序化地关联和分类事件，基于攻击者、能力、基础设施和受害者这四个核心要素。主要功能包括构建活动链、识别枢纽点和生成完整的威胁情报报告。
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使用Plaso进行取证时间线重建

performing-timeline-reconstruction-with-plaso
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南展示了如何使用Plaso（log2timeline）构建全面的数字取证超级时间线。它详细介绍了完整的操作流程，包括处理磁盘镜像和各种日志（MFT、注册表、浏览器历史），生成标准的CSV和JSONL导出文件，并在Timesketch等工具中进行可视化分析，从而实现深入的调查取证。
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分析Windows LNK文件工件

analyzing-windows-lnk-files-for-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南提供了在数字取证场景下解析Windows LNK快捷方式文件的完整流程。它能提取出目标路径、时间戳（创建、访问、修改）、卷信息和机器ID等关键工件。适用于重建用户文件访问历史、追踪网络共享文件，并构建详细的取证时间线。
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AI模型知识结构化提取

bdistill-knowledge-extraction
sickn33/antigravity-awesome-skills
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bdistill工具能将AI模型的交互过程转化为结构化的知识库。它可以从闭源模型（会话内）和本地开源模型（通过Ollama）提取、结构化并打分特定领域的知识。用户可用于构建可检索的参考数据集、问答对，或生成用于传统机器学习的训练数据。
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金融市场数据API接入

alpha-vantage
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能提供连接Alpha Vantage的金融市场数据API，可获取超过20年的全球金融数据。涵盖股票、外汇、加密货币、大宗商品、经济指标和技术指标等，适用于进行量化研究、市场趋势分析和构建金融仪表盘。
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PubMed 数据访问

pubmed-database
sickn33/antigravity-awesome-skills
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通过 REST API 访问 PubMed，可构建高级布尔/MeSH 查询、按出版属性筛选，并借助 E-utilities 编程抓取引用和摘要，适合系统综述或自动化文献监测。
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Python交互式可视化绘图库

plotly
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Plotly是一个功能强大的Python绘图库，用于创建高度互动、可发布质量的可视化图表。它支持超过40种图表类型，涵盖散点图、热力图、K线图、地理地图等。非常适合构建复杂的交互式仪表板、进行深度探索性数据分析，或制作富含悬停、缩放等功能的网络演示。
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Power BI 报表可视化设计

power-bi-report-design-consultation
github/awesome-copilot
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提供 Power BI 报表可视化与体验咨询，从业务和数据需求出发，精准选图、布局、配色、排版与交互策略，帮助不同受众构建清晰、易用、符合可访问标准的洞察型仪表盘。
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Power BI 语义建模助手

powerbi-modeling
github/awesome-copilot
236
通过先连接并分析当前模型，再针对星型架构、DAX 计算、关系配置、RLS、文档与性能等给出 Power BI 语义建模优化建议，适用于构建可维护的报表数据模型。
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研究知识图谱维基

research-wiki
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个持久化的、结构化研究知识库，用于系统性地积累和关联所有科研要素，包括论文、研究想法、实验结果和可检验的科学假设。它构建知识图谱，确保研究成果的积累性和持久性。通过定义实体和关系（如支持、矛盾），可以全面跟踪和管理整个科学研究的生命周期。
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足球实体假设与验证

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EverMind-AI/EverOS
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本技能指导用户系统性地识别和验证足球实体（球员或俱乐部）。当搜索结果提供初步线索，或当问题提供了足够的详细约束条件（如国籍、时代、联赛）进行假设时使用。核心步骤是构建针对性的名称搜索，并交叉比对所有约束（如出生年份、职业生涯等）以确保信息准确性。
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利用数字定位学术论文

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EverMind-AI/EverOS
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本技能指导用户如何为学术论文构建高精确度的搜索查询。用户不应仅依赖宽泛的主题关键词，而应优先结合论文中提及的具体数值锚点，例如精确的样本量、人口百分比、浓度值或年份范围，并将其与研究方法和学科关键词结合。使用这些数字锚点能极大地提高搜索结果的唯一性和准确性，从而精确定位所需的原始研究。
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