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使用EZ工具解析Windows取证文件

parsing-artifacts-with-eric-zimmerman-tools
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
248
本指南详细说明了如何使用Eric Zimmerman的工具集，解析核心的Windows取证残留物，包括MFT、Prefetch、注册表、ShellBags和Amcache。该过程将原始证据转换为标准化的CSV/JSON格式，是数字取证和事件响应（DFIR）调查的核心，能够帮助分析人员重建程序执行流程、文件访问历史和持久化证据，并导入时间线工具进行全面分析。
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1000基因组个体基因变异查询

onekgpd
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
385
本工具用于查询1000基因组项目（1000 Genomes Project）数据集，涵盖3,202个全基因组测序个体的基因变异信息。用户可以根据特定区域或标准，查询携带该变异的基因位点、个体，或计算两个个体之间的亲缘关系。适用于进行高级、专业的基因组学和遗传学数据分析。
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管理后台仪表板布局

dashboard
nexu-io/html-anything
207
这是一个标准的管理系统后台单页仪表板模板。它包含固定侧边栏、顶部导航、KPI卡片网格、主图表展示区和近期活动列表，适用于展示核心业务指标、运营数据和进行数据分析。
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市场数据摄入与模式搜索

market-ingest
ruvnet/ruflo
228
用于摄入和标准化特定交易对的原始市场数据（OHLCV）。该工具将数据转换为特征向量，并利用HNSW索引技术存储和索引这些向量，从而为后续的模式检测、相似性搜索和量化分析提供高效的底层数据支持。
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可组合推荐系统管道架构

recsys-pipeline-architect
affaan-m/ECC
128
用于设计和构建可组合的推荐、排序和信息流管道。它遵循业界标准的六阶段架构模式（源获取→数据增强→过滤→评分→选择→副作用）。适用于所有需要为用户或上下文选择“Top K”项目的场景，如社交信息流、广告排序或RAG重排序等，确保系统具备高鲁棒性和可扩展性。
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层次化数据到双曲空间嵌入

vector-hyperbolic
ruvnet/ruflo
72
该技能使用双曲空间模型（Poincare球）嵌入具有固有层级结构的数据，如依赖树、本体论或模块结构。与标准欧几里得空间不同，双曲空间能高效保留层级距离，距离与树的深度呈对数增长。适用于知识图谱、代码架构分析和复杂关系挖掘。
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内容质量趋势报告

quality-report
indranilbanerjee/digital-marketing-pro
204
该工具用于生成全面的内容质量报告，通过分析历史评估得分来获取质量智能洞察。它可以追踪内容性能趋势，识别表现改善或下降的内容类型，检测低于基线标准的质量退化，并提供提升品牌内容质量的优先、可操作的建议。
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地理数据分析报告规范

aaag-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
478
本技能提供了一套针对地理学领域严谨的数据分析和报告标准，涵盖空间统计、遥感分析和定性研究等多个方面。核心要求确保分析结果具有“空间真实性”，准确量化不确定性，并证明结果的稳健性和可重复性。
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科学出版物制图表撰写指南

aaag-tables-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
266
本指南为学术期刊撰写地图、图表和表格提供了全方位的指导。它强调了制图学的专业标准和统计数据的严谨性，指导用户如何确保所有视觉展示既有强大的论证力，又符合印刷和排版的限制。内容涵盖投影选择、数据归一化、模型图解读及空间不确定性处理，旨在帮助作者提升学术图表质量。
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空间数据溯源与伦理报告

aaag-transparency-and-data
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
405
本指南用于撰写涉及空间数据的学术研究稿件。它详细介绍了数据溯源、投影、处理流程的完整记录，并强调了地理隐私保护和人类受试者伦理（IRB/知情同意）等关键伦理标准。帮助用户确保研究成果具备最高的科学性和可复现性。
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NLP可复现性最佳实践指南

acl-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
158
本指南详细介绍了NLP和LLM学术研究领域可复现性的高标准要求。它涵盖了“负责任的NLP清单”要求，指导用户如何精确报告超参数、模型版本、原始提示词（Prompts）、解码参数、数据污染审计和实验方差，确保所有研究结论都是可追溯和可验证的。
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推荐系统会议投稿策略指南

acm-conference-on-recommender-systems
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
437
本工具为目标投稿至ACM推荐系统会议（RecSys）的文章提供全面的战略指导。它帮助作者评估论文是否适合该顶级会议，指导如何将研究工作从期刊或预印本风格重构为专业的会议叙事，并详细阐述了在推荐系统领域所需的证据、评估标准（包括离线指标和用户上下文）以及贡献点定位。
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