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DICOM 医疗影像工具

pydicom
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
272
Pydicom 提供 Python 接口，方便读取、写入和修改 DICOM 医疗影像文件，支持像素提取、元数据管理、匿名化、格式转换以及与 PACS 流程的集成，适用于医学影像分析和放射科应用。
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TileDB VCF 变体存储

tiledbvcf
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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TileDB-VCF 使用 TileDB 稀疏数组高效管理 VCF/BCF 变异数据，支持增量样本、并行区域查询、云本地存储与导出，适合群体基因组分析与变异数据库构建。
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X/Twitter数据爬取与自动化工具箱

x-twitter-scraper
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个全面强大的X/Twitter数据爬取和自动化工具箱。它支持深度关键词搜索、用户资料查询、批量导出粉丝和媒体内容，并能实现自动发布、回复和实时事件监控。适用于市场调研、社交媒体监听和内容自动化管理等场景。
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智能健康目标分析器

goal-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本工具提供全方位的健康目标管理解决方案。它不仅能帮助用户设定符合SMART原则的目标，还能深度关联分析营养、运动和睡眠等多维度健康数据，追踪进度，分析习惯养成曲线。通过识别障碍、评估动机，并生成交互式可视化报告，为用户提供个性化、科学的健康优化建议。
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健康趋势与模式分析

health-trend-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该工具用于深度分析长期的健康数据，跟踪体重、症状、用药依从性、化验结果、情绪和睡眠等多个维度的趋势。它可以识别关键变化、生活方式与健康指标之间的相关性，并提供数据驱动的风险评估、预测性洞察和改善建议，帮助用户进行主动的健康管理。
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Hugging Face数据集管理与SQL查询

hugging-face-datasets
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能提供了一个全方位的Hugging Face数据集管理工具，支持数据集的初始化、配置和内容流更新。其核心功能是，利用SQL查询功能，允许用户直接在Hugging Face Hub上对数据集进行复杂的查询、过滤、聚合和转换，极大地提升了数据分析和数据管线构建的能力。
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健康数据集成与知识库查询

wellally-tech
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能旨在整合多个数字健康数据源（如Apple Health、Fitbit、Oura等）的数据，并将其连接到专业健康知识库。它负责数据导入、格式标准化和清洗，能够根据用户提交的健康数据，提供精准的知识推荐和健康管理建议。
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分析Azure日志检测安全威胁

analyzing-azure-activity-logs-for-threats
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导用户使用KQL查询Azure Monitor活动和登录日志，以检测复杂的安全威胁。内容涵盖发现可疑管理操作、不可能的旅行场景、权限提升尝试和未经授权的资源修改。非常适用于安全运营中心（SOC）分析师构建高级威胁狩猎规则或开发云SIEM检测。
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SOC运营指标与KPI仪表盘

building-soc-metrics-and-kpi-tracking
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于构建全面的安全运营中心（SOC）性能指标和KPI仪表盘。它能够利用SIEM数据计算关键指标，包括平均检测时间（MTTD）、平均响应时间（MTTR）和告警质量比率。适用于SOC管理层、合规审计以及需要量化安全态势的持续改进项目。
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资产关键性评分与漏洞优先级管理

performing-asset-criticality-scoring-for-vulns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能提供了一个基于多因素的资产关键性评分模型，通过结合数据敏感度、业务功能依赖性、监管范围和网络暴露等维度，为IT资产生成1-5级的关键性评分。评分结果可以直接调整漏洞的修复SLA，确保安全资源优先投入到对业务影响最大的关键资产上。
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行业威胁态势评估工具

performing-threat-landscape-assessment-for-sector
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该工具用于对特定行业（如金融、医疗、能源等）进行全面的网络威胁态势评估。它能分析目标威胁行为者、攻击向量和MITRE ATT&CK战术，结合实时威胁情报，生成可操作的情报，支持企业风险管理和董事会级别的安全报告。
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运行和部署机器学习实验

run-experiment
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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