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加密期权交易流分析

analyzing-options-flow

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

用于分析主流加密货币衍生品交易所的期权交易流。本工具能跟踪未平仓合约、计算看涨/看跌比率，并深入分析隐含波动率结构，从而识别机构资金的真实流向、评估市场整体情绪，并捕捉比特币和以太坊市场中的重大交易信号。

加密期权交易流分析

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用于分析主流加密货币衍生品交易所的期权交易流。本工具能跟踪未平仓合约、计算看涨/看跌比率，并深入分析隐含波动率结构，从而识别机构资金的真实流向、评估市场整体情绪，并捕捉比特币和以太坊市场中的重大交易信号。

聚类分析助手

running-clustering-algorithms

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动化运行 K-means、DBSCAN 或层次聚类，完成预处理、校验、指标计算和可视化，便于识别数据中的群体结构与异常点。

材料结构分析工具

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

一个面向计算材料科学的 Python 库，可创建/转换晶体结构、计算相图与电子结构，分析对称性与配位并接入 Materials Project API，支持高通量工作流。

分子动力学工具

molecular-dynamics

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

利用 OpenMM 与 MDAnalysis 建立蛋白或小分子体系，执行能量最小化、均衡和轨迹分析（RMSD、RMSF、接触图与自由能面），为结构生物学与药物结合研究提供数据支撑。

定量分析工具

quantitative-analysis

sickn33/antigravity-awesome-skills

提供一个简洁的定量分析体验，适用于金融或科研场景，以结构化方式呈现数值洞察与解读。

机器学习实验结果分析

analyze-results

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

该工具用于深入分析复杂的机器学习实验结果，支持从JSON/CSV等多源数据定位结果。它可以计算详细的统计数据，生成跨超参数变体的对比表，并提供结构化的观察、解释和后续实验建议，帮助用户高效解读实验发现。

PyTorch 训练秘籍

ml-training-recipes

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

涵盖体系结构选择、优化器策略、学习率调度、混合精度和调试的 PyTorch 训练方案，适用于大模型、视觉、扩散与生物医药方向的训练与微调，实现高效 GPU 利用。

多层知识库管理与同步

affaan-m/everything-claude-code

本框架旨在管理和同步跨越多个存储层（包括本地文件、内存、向量存储和Git仓库）的知识库。它提供了一个结构化的体系，用于知识的摄取、组织、去重和检索，确保知识在复杂的开发和运营场景中具备持久性和单一事实来源。

研究知识图谱维基

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

这是一个持久化的、结构化研究知识库，用于系统性地积累和关联所有科研要素，包括论文、研究想法、实验结果和可检验的科学假设。它构建知识图谱，确保研究成果的积累性和持久性。通过定义实体和关系（如支持、矛盾），可以全面跟踪和管理整个科学研究的生命周期。

社交媒体缺陷报告聚类

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该技能是内部流程，用于处理原始的X/Twitter帖子，将其转化为结构化的缺陷报告。其流程包括解析、内容去重、PII脱敏、可靠性评分和分类，最终利用签名算法将相关的缺陷报告进行聚类。适用于大规模社交媒体缺陷工单的高效分流与分析。

DeepXiv学术精读工具

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

DeepXiv是一个专业的学术文献阅读工具，支持从主题或ID搜索开放获取的学术论文。它提供渐进式阅读体验，允许用户先查看摘要、了解章节结构，再深入到特定章节，避免了一次性加载完整论文的困境，非常适合需要进行高效、分层文献检索的研究人员。

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