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实验结果监控与分析

monitor-experiment
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
202
提供了一个全面的多平台实验监控流程。该技能用于跟踪和收集跨越SSH、vast.ai、Modal等多个环境的长时运行实验状态。它不仅能获取终端日志和结构化结果，还能通过Weights & Biases (W&B) API拉取详细的训练曲线和性能指标，辅助进行实验结果的对比和深度分析。
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内部威胁调查流程指南

performing-insider-threat-investigation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
53
本流程指导用户系统性地调查内部威胁事件，涉及员工或承包商滥用授权访问权限窃取数据或破坏系统。它结合了DLP和用户行为分析，强调必须与法律和人力资源部门协作，构建用于法律程序的、有证据支撑的完整调查报告。
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使用PhotoRec进行取证数据恢复

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
452
本指南提供了一个完整的取证工作流程，用于从损坏的存储介质、取证磁盘镜像或文件系统损坏的设备中恢复已删除的文件。它利用PhotoRec的文件签名分析引擎，即使文件系统受损，也能成功恢复数据。流程涵盖了文件验证、哈希生成和证据整理等高级取证分析步骤。
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运行和部署机器学习实验

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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用于管理和运行完整的机器学习实验流程。该工具支持在本地GPU、远程服务器、Vast.ai和Modal等多种云端环境中部署和执行训练任务。它涵盖了环境检测、代码同步、依赖管理和实验结果日志记录等关键步骤，确保了ML实验过程的可靠性、可扩展性和可重复性。
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学术论文图表与架构生成

academic-plotting
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
440
该工具旨在为机器学习和人工智能领域的学术论文生成专业级图表。它支持两种工作流：一是利用AI技术生成系统架构图和复杂的流程图；二是使用matplotlib/seaborn等库，根据原始数据自动生成高精度的各类数据图表（如折线图、热力图等）。适用于撰写任何需要图表的学术论文。
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勒索软件支付钱包分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
190
本技能用于对勒索软件攻击产生的加密货币支付流程进行全面的取证分析。它利用区块链API和高级技术，识别钱包集群、追踪通过混币器和剥皮链等混淆手段的资金流向，并将资金与交易所连接。适用于执法机构、事件响应人员和威胁情报分析师进行勒索软件溯源。
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结果证据与主张判断门

result-to-claim
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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本工具是在实验流程结束后使用的关键判断门。它系统性地评估原始实验数据和指标与既定研究主张之间的关系，旨在判断结果是否充分支持、是否矛盾或缺乏关键证据。它帮助研究团队决定下一步的行动方向，例如调整假设、补充数据或确认结论。
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证据驱动的深度研究工作流

research-ops
affaan-m/everything-claude-code
179
这是一个高级、结构化的研究流程，用于进行深度、多源证据的调查和分析。它能够整合当前公开信息和用户提供的背景，生成高度结构化的报告。该工作流明确区分了可验证的事实、用户证据、逻辑推论和可操作的建议，适用于复杂的比较分析或持续的趋势监测。
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数据图表可视化生成

chart-visualization
bytedance/deer-flow
154
该技能提供了一个全面的数据可视化流程，能够接收用户数据，并根据数据的特征（如时间趋势、类别比较、流程关系等）智能选择最合适的图表类型（如折线图、柱状图、饼图、散点图等）。它负责参数提取和调用JS脚本，最终输出高质量的图表图片和完整的生成参数。
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信用风险数据清洗管道

datanalysis-credit-risk
github/awesome-copilot
113
面向贷前建模的信用风险数据清洗流程，处理原始数据、异常期、高缺失、低 IV/高 PSI/高相关特征，Null Importance 降噪并导出 Excel 清洗报告，方便质量评估与变量筛选。
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Power BI 性能排查指南

power-bi-performance-troubleshooting
github/awesome-copilot
489
提供系统的 Power BI 性能排查与优化流程，涵盖模型、DAX、报表设计和容量诊断，并结合工具数据帮助定位瓶颈、加速加载与交互。
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Biopython 生物信息学工具包

biopython
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
284
Biopython 是一个综合性的 Python 分子生物学工具包，用于序列操作、文件解析（FASTA/GenBank/PDB）、系统发育分析以及通过 Entrez 编程访问 NCBI/PubMed。适用于批量处理、自定义生物信息学流程和 BLAST 自动化。
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