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加密钱包安全审计工具
auditing-wallet-security
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
416
这是一个专业的加密钱包安全审计工具。它可以扫描ERC20代币的授权、分析交易历史模式,并计算出一个综合的风险评分(0-100分)。当您需要全面评估钱包的安全性、识别潜在的风险授权或获取改进安全防护建议时,使用此工具。
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加密钱包安全审计工具
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这是一个专业的加密钱包安全审计工具。它可以扫描ERC20代币的授权、分析交易历史模式,并计算出一个综合的风险评分(0-100分)。当您需要全面评估钱包的安全性、识别潜在的风险授权或获取改进安全防护建议时,使用此工具。
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AWS成本优化与成本分析
aws-cost-optimizer
sickn33/antigravity-awesome-skills
366
本技能用于全面分析AWS的支出模式,识别云资源浪费和优化机会。它通过解析成本浏览器数据,检测闲置资源(如未关联的EBS卷、未使用的EIP),并提供关于预留实例和资源调整的建议,帮助用户显著降低云成本。
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使用PostHog捕获事件和用户行为
posthog-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
457
本教程提供了最小化的工作示例,演示了PostHog的三个核心功能:事件捕获、用户识别和功能标志评估。内容覆盖了Node.js、JavaScript、Python等多种环境的SDK用法,以及原始API调用,是进行PostHog首次集成设置、功能测试和学习产品分析模式的理想指南。
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模式优化工作流编排器
schema-optimization-orchestrator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
270
这是一个高级的工作流编排器,用于对大型数据集(如BigQuery导出数据)执行多阶段的模式优化分析。它系统地识别冗余字段、未用字段和数据结构缺陷,评估优化变动带来的风险和潜在节省,最终输出包含详细优化建议的综合报告。
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AI健康综合分析与风险预测
ai-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
293
基于AI技术的综合健康分析系统,整合了生理指标、生活习惯、心理状态和医疗历史等多维度数据。核心功能包括异常模式识别、预测高血压、糖尿病等疾病风险,并提供分级的、具有可操作性的个性化健康建议和交互式报告。
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家庭健康与遗传风险分析
family-health-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
335
本技能用于深度分析汇总的家族健康数据,包括病史记录、生活习惯和遗传信息。它能够识别家族疾病聚集性模式,通过加权算法评估遗传风险等级,并生成包含筛查、生活方式和就医建议的综合预防报告,旨在帮助用户了解家庭健康趋势。
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健康趋势与模式分析
health-trend-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
367
该工具用于深度分析长期的健康数据,跟踪体重、症状、用药依从性、化验结果、情绪和睡眠等多个维度的趋势。它可以识别关键变化、生活方式与健康指标之间的相关性,并提供数据驱动的风险评估、预测性洞察和改善建议,帮助用户进行主动的健康管理。
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营养分析器
nutrition-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
299
分析饮食与营养数据,识别营养模式,评估营养状况,并生成个性化改善建议。还可关联运动、睡眠、体重、血压和血糖数据进行综合分析。
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睡眠模式分析与改善指导
sleep-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
281
该技能提供全面的睡眠数据分析,用于识别睡眠模式、评估睡眠质量和发现潜在的睡眠障碍。它不仅分析睡眠时长、效率和作息趋势,还能关联分析运动、饮食、情绪等其他健康指标,为用户生成科学、个性化的改善建议和干预方案。
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云存储访问模式分析
analyzing-cloud-storage-access-patterns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
85
该工具用于检测AWS S3、GCS和Azure等主流云存储平台的异常访问模式。通过分析云审计日志,能够识别出关键的安全威胁,例如非工作时间的大批量数据下载、API调用激增、来源IP地址异常变化等,从而利用统计基线和时间序列异常检测技术,协助进行主动威胁狩猎和安全事件调查。
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Windows预取文件取证分析
analyzing-windows-prefetch-with-python
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
459
该技能使用Python解析Windows预取文件(.pf),帮助安全分析师重建详细的应用执行历史。它在事件响应中至关重要,可用于检测重命名二进制文件、识别可疑执行模式,并为深入的数字取证调查构建准确的时间线。
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