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NFT稀有度分析与排名
analyzing-nft-rarity
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
84
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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科学研究与分析技能
claude-scientific-skills
sickn33/antigravity-awesome-skills
416
本技能旨在为用户提供科学研究和数据分析的结构化指导和最佳实践模式。它帮助用户系统化地组织研究思路,确保在进行学术探究、文献综述和复杂数据解读时,能够遵循严谨、科学的分析流程。
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区块链数据查询与分析
exploring-blockchain-data
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
310
该工具提供跨多条EVM兼容区块链(如以太坊、Polygon等)的深度数据查询和分析能力。用户可查询交易哈希、检查地址余额、获取代币持有量、查看区块详情和交易历史。适用于区块链分析师、开发者和需要进行链上数据研究的专业人员。
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跨链桥监控与数据分析
monitoring-cross-chain-bridges
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
160
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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开放证据审查与文献合成
openevidence-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
324
这是一个用于系统性医疗证据审查的综合工作流。它支持用户检索临床研究、构建精选引文集合、使用GRADE等专业框架评估证据等级,并自动生成符合学术规范格式(如AMA)的结构化报告。适用于撰写高质量的文献综述和临床研究报告。
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统计分析与假设检验指南
statistical-analysis
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
267
本技能提供系统性的统计分析流程指导,主要应用于学术研究。它帮助用户选择合适的假设检验方法(如t检验、方差分析、回归等),进行假设前提检查以及效应量计算。功能涵盖从数据诊断到生成符合APA格式的专业报告的全过程。
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基于MITRE ATT&CK的威胁行为分析
analyzing-threat-actor-ttps-with-mitre-attack
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
454
该技能提供了一个系统化的流程,用于将观察到的威胁行为和IOCs映射到全球MITRE ATT&CK框架。用户可以利用ATT&CK Navigator构建技术覆盖热图,识别防御盲点,并为企业、移动和ICS环境生成可操作的威胁情报报告。适用于SOC分析师、威胁猎人和安全研究人员。
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语义学者学术论文检索
semantic-scholar
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
283
本技能专用于检索已发表、经过同行评审的专业学术论文,覆盖IEEE、ACM等顶尖学术会议和期刊。它能够提供准确的引用次数、详细的出版元数据和高级过滤选项,帮助用户查找正式的、高质量的研究文献,而非仅限于预印本。
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证据驱动的深度研究工作流
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affaan-m/everything-claude-code
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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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学术论文术语精准翻译
paper-term-translation
EverMind-AI/EverOS
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当研究问题使用口语化或笼统的描述时,本功能能够将其转化为标准、精准的学术术语。它帮助用户识别并提供多个同义词候选,从而提高论文搜索的精确度。通过优化搜索关键词,结合数值和时间约束,确保检索结果高度相关,高效定位关键学术文献。
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管理研究项目与论文
paperzilla
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Paperzilla技能提供直接的命令行访问,用于与Paperzilla数据互动。用户可以使用它来获取最新的研究推荐、以Markdown格式总结核心论文、查看项目动态,并留下反馈。它适用于需要获取学术项目和文献结构化洞察的研究人员。
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足球线索深度追踪法
football-lead-tracking
EverMind-AI/EverOS
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这是一种用于深入研究足球主题的进阶搜索方法。它要求用户不只依赖原始问题,而是必须系统地追踪搜索结果中发现的每一个实体(如球员、俱乐部或教练)。将这些实体视为新的线索,通过结合发现的名称和原始问题中的约束条件,进行后续的二次搜索,确保知识链的完整性,不遗漏任何关键信息。
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