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基于UEBA的内部威胁检测
detecting-insider-threat-with-ueba
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
187
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。
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用户行为分析与异常检测
performing-user-behavior-analytics
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
297
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。
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股票技术分析与信号生成
stock-analyzer
FrancyJGLisboa/agent-skill-creator
74
该技能提供全面的股票和ETF技术分析能力。它利用RSI、MACD、布林带等行业标准指标,生成可操作的交易信号。用户可以通过自然语言查询,进行股票间的技术比较、监控市场走势和识别图表形态,无需手动进行指标计算。
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社交图谱加权排名分析
social-graph-ranker
affaan-m/everything-claude-code
364
这是一个先进的网络情报工具,用于计算加权图谱分数,描绘到达目标的最优路径。它能够识别潜在的引荐人,衡量跨连接的“桥梁价值”,并帮助用户判断是否需要温和引荐或直接外联。对于需要掌握核心排名数学原理的用户尤其适用。
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Segment 自动化工具
segment-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
345
通过 Rube MCP 和 Composio 的 Segment 工具链自动执行事件追踪、识别用户、分组、页面浏览、批量调用、别名合并及源配置操作,并在使用前先查询最新 schema 保障一致性。
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足球实体假设与验证
football-entity-hypothesis
EverMind-AI/EverOS
189
本技能指导用户系统性地识别和验证足球实体(球员或俱乐部)。当搜索结果提供初步线索,或当问题提供了足够的详细约束条件(如国籍、时代、联赛)进行假设时使用。核心步骤是构建针对性的名称搜索,并交叉比对所有约束(如出生年份、职业生涯等)以确保信息准确性。
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学术论文术语精准翻译
paper-term-translation
EverMind-AI/EverOS
76
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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艺人生活事件身份识别
musician-life-event
EverMind-AI/EverOS
173
本方法指导用户在识别音乐人时,将搜索重点从作品信息(如专辑或歌曲)转移到其独特的个人生活事件。它强调使用极具辨识度的生平细节、职业转折点或特殊人生经历作为主要搜索锚点,从而在缺乏作品线索时,大幅提高身份识别的准确性。
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用Arboreto推断基因调控网络
arboreto
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
419
Arboreto是一个强大的Python库,用于从各种基因表达数据集(包括bulk和scRNA-seq)推断基因调控网络(GRNs)。它利用GRNBoost2和GENIE3等高级机器学习算法,支持Dask的分布式计算,适用于分析大规模的转录组学数据。它可以帮助用户识别关键的转录因子-靶基因调控关系。
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综合科学数据探索分析
exploratory-data-analysis
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
431
这是一个用于进行全面的科学数据探索性分析(EDA)的工具。它可以处理超过200种科学数据格式,涵盖生物信息学、化学、显微镜和光谱学等多个领域。它能自动识别文件类型,评估数据质量,并生成详细的markdown报告,帮助用户理解复杂科学数据集的结构和适用分析方法。
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蛋白质糖基工程分析
glycoengineering
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
198
本技能用于专业分析和设计蛋白质的糖基化修饰。它能够扫描蛋白质序列以识别N-糖基化位点和预测O-糖基化热点,支持用户优化治疗性抗体、提高蛋白质稳定性,或进行疫苗抗原设计,是生物药物研发的关键工具。
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单细胞RNA测序分析流程
scanpy
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
435
该技能提供了一个完整的单细胞RNA测序(scRNA-seq)分析流程。它指导用户完成从数据质量控制、归一化、降维(PCA/UMAP/t-SNE),到细胞聚类和标记基因识别等所有关键步骤,是进行生物学探索性研究和生成高质量图表的必备工具。
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