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去中心化流动性池分析
analyzing-liquidity-pools
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
266
本工具用于深度分析去中心化交易所(DEX)的流动性池。它可以计算并比较关键金融指标,包括总锁定价值(TVL)、交易量、费用收入和无常损失(IL)。当您需要评估不同协议的挖矿机会、比较池子风险或预测流动性挖矿回报时,应使用本功能。
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去中心化流动性池分析
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266
本工具用于深度分析去中心化交易所(DEX)的流动性池。它可以计算并比较关键金融指标,包括总锁定价值(TVL)、交易量、费用收入和无常损失(IL)。当您需要评估不同协议的挖矿机会、比较池子风险或预测流动性挖矿回报时,应使用本功能。
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NFT稀有度分析与排名
analyzing-nft-rarity
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
485
这是一个用于深度分析非同质化代币(NFT)的专业工具。它能够从OpenSea等API获取集合元数据,解析和标准化NFT的属性特征,并使用多种算法(如稀有度得分、信息熵)计算出精确的稀有度分数。用户可以使用它对整个系列进行排名、比较特定代币或分析特征分布,结果支持JSON或CSV导出,非常适用于加密艺术品和区块链资产的研究。
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机器学习模型评估
evaluating-machine-learning-models
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
338
使用插件生成准确率、查准率、召回率、F1等指标,对机器学习模型性能进行全面评估,便于比较各模型并在上线前进行验证。
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进阶候选人数据分析工作流
juicebox-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
475
本工作流用于对大规模人才智能数据集进行深度分析。用户可以构建具备多维度筛选条件的自定义查询,执行跨数据集比较(如不同时间段的候选人池对比),并按地域聚合技能密度。这对于需要识别市场趋势和优化招聘策略的招聘团队至关重要。
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跨链桥监控与数据分析
monitoring-cross-chain-bridges
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
306
该技能用于对DeFi生态系统中的跨链桥进行全面监控和比较分析。它可以跟踪总锁定价值(TVL)、交易量、典型费用和实时转账状态,覆盖以太坊、Arbitrum、Polygon等主流网络。适用于用户研究桥接安全性、比较不同转账路径,或追踪特定交易哈希。
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DeFi收益优化与比较
optimizing-defi-yields
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
445
用于发现和比较去中心化金融(DeFi)协议的收益机会。该工具聚合了跨链的APY/APR数据,并提供详细的风险评估和优化建议,帮助用户系统性地分析和选择最优的挖矿和投资策略。
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闪电贷套利与DeFi模拟
simulating-flash-loans
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
93
本工具用于模拟去中心化金融(DeFi)的闪电贷策略。它可以计算跨多个DEX和协议(如Aave, dYdX, Balancer)的净利润、交易成本和风险等级。适用于进行套利机会评估、分析清算盈利或比较不同贷款提供商,帮助用户在实际交易前做好风险决策。
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DrugBank 数据洞察
drugbank-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
439
提供 DrugBank 的药物与靶点数据访问,涵盖数据下载、信息查询、药物相互作用网络、靶点与通路分析以及化学相似性比较,支持药理研究与临床安全评估。
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PyMC 贝叶斯建模
pymc-bayesian-modeling
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
429
使用 PyMC 5+ 构建层级贝叶斯模型,涵盖数据准备、MCMC(NUTS)或变分推断、先验/后验检查、信息准则比较与预测推断,适合不确定性评估。
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食物营养数据库查询与分析
food-database-query
sickn33/antigravity-awesome-skills
376
本技能提供全面的营养食物数据库查询、比较和计算功能。支持根据食物名称、营养指标(如高蛋白、低GI)进行模糊搜索,并能根据份量、烹饪影响等进行精确营养计算。适用于进行专业化的膳食计划、营养分析,或对比不同食物的宏微量营养差异。
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论文图表自动生成
paper-figure
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
249
本技能用于根据原始实验数据(如CSV, JSON)自动生成用于学术论文的高质量图表和比较表格。它支持折线图、条形图、散点图、热图、箱线图等多种数据可视化类型,并确保图表风格(如DPI 300,PDF格式)的专业一致性。只需提供图表计划和数据,即可批量化生成论文所需的视觉材料。
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