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Clarity行为分析自动化

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ComposioHQ/awesome-claude-skills

在 Claude Code 终端通过 Composio Clarity 集成导出热图、会话和参与指标，按浏览器、设备、国家、来源、媒介、活动、渠道或 URL 等维度分割最近 1-3 天的数据，便于快速洞察用户行为。

PostHog核心产品分析工作流

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本工作流详细指导开发者如何使用PostHog平台搭建完整的SaaS产品分析体系。内容涵盖事件分类定义、客户端用户行为捕获、用户身份识别与属性管理，以及B2B企业级分组分析。此外，还提供了基于Node.js的服务器端事件跟踪方案，确保从Web、移动端到API的所有用户行为数据完整、可追溯。

使用PostHog捕获事件和用户行为

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

PostHog事件与数据分析

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能指导用户如何集成PostHog的客户数据平台（CDP）功能。它涵盖了设置Webhook，实现在特定用户事件发生时触发实时操作（如同步到CRM、发送通知）。此外，还展示了如何使用事件API查询事件数据，并利用HogQL进行复杂的漏斗分析，从而获得用户行为的深度自定义洞察。

使用Malpedia分析恶意软件家族关系

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能指导如何利用Malpedia API进行高级恶意软件情报分析。用户可以追踪恶意软件家族关系，分析变种演变，提取用于检测的YARA规则，并绘制与特定威胁行为者的关联图谱。适用于安全研究人员和SOC分析师构建威胁模型。

威胁行为体TTPs与MITRE ATT&CK映射

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能提供了一个系统化的框架，用于将真实世界的威胁行为体战术、技术和流程（TTPs）映射到知名的MITRE ATT&CK框架。用户将学习如何利用ATT&CK Navigator和Python库等工具，分析安全事件，可视化技术覆盖热图，识别关键的检测漏洞，并生成可操作的情报报告，将观察到的IOCs与特定的对手技术相关联。

内部数据泄露检测与分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能提供结构化流程和Python代码示例，用于检测内部数据泄露行为。通过建立用户行为基线和进行统计异常分析，它分析端点、云存储和邮件日志中的异常模式。适用于安全运营中心（SOC）进行内部威胁调查、DLP违规监控和构建高级行为分析规则。

基于UEBA的内部威胁检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能实现了用户和实体行为分析（UEBA），用于检测复杂的内部威胁。它利用Elasticsearch/OpenSearch构建行为基线，从认证、文件访问和网络等多源日志中学习正常模式。通过计算异常分数和进行同伴组分析，能够识别出数据外泄、特权滥用或未授权访问等行为异常。

用户行为分析与异常检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能执行用户和实体行为分析（UEBA），通过建立行为基线和统计分析模型，检测异常用户活动。它可以识别“不可能旅行”、异常登录模式、特权滥用等行为，帮助安全运营中心（SOC）团队及时发现被盗账户或内部威胁。

Mixpanel自动化产品分析

mixpanel-automation

sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个全面的Mixpanel产品分析自动化工具箱，通过Rube MCP提供数据查询能力。它可自动化处理事件聚合、详细分群、转化漏斗分析、用户画像管理、用户群组跟踪以及执行自定义JQL查询等复杂数据任务，特别适用于需要深入分析用户行为模式的数据分析师和产品经理。

PostHog产品分析与功能自动化管理

posthog-automation

sickn33/antigravity-awesome-skills

该工具集通过Rube MCP自动化PostHog核心产品分析功能。用户可以实现事件数据捕获、查询和过滤、管理功能开关（创建、查看）以及获取用户详细资料。适用于需要集成高级产品跟踪、用户行为分析和A/B测试工作流的开发和数据分析场景。

神经科学数据结构标准

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

BIDS（脑成像数据结构）是神经科学和生物医学研究数据的社区标准。它定义了一套统一的文件命名和目录结构，用于组织和描述包括MRI、EEG、PET和行为数据在内的多种模态数据。使用本技能可以帮助用户标准化、验证、查询和转换数据，确保数据格式一致性，便于科研分享和分析。

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