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结构化文本解析：正则与LLM决策框架

regex-vs-llm-structured-text
affaan-m/everything-claude-code
51
这是一个实用的决策框架，指导用户在结构化文本（如表格、试题、发票）解析时，选择使用正则表达式还是大型语言模型（LLM）。核心思路是：利用低成本、确定性的正则匹配处理大部分（95-98%）的常见模式，并引入置信度评分机制，只在遇到低置信度的边界案例时，才调用昂贵的LLM进行二次校验，从而实现成本和精度的最佳平衡。
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专业网络研究与信息综合

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sickn33/antigravity-awesome-skills
217
这是一个专家级网络研究工具，擅长利用高级搜索策略（如查询优化和领域过滤）从多个互联网来源收集、综合和核实信息。适用于需要进行事实核查、趋势分析和生成结构化、可操作洞察的复杂研究任务，确保结论的权威性和可信度。
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LinkedIn自动化CLI工具

linkedin-cli
sickn33/antigravity-awesome-skills
228
这是一个用于通过命令行界面（CLI）自动化LinkedIn操作的工具。它支持批量获取个人和公司资料、搜索人脉、管理连接和发送消息。特别适用于构建自动化工作流、进行数据挖掘或集成到AI代理脚本中，无需手动操作网页界面，输出结果结构化JSON。
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BGPT结构化论文检索

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K-Dense-AI/claude-scientific-skills
438
BGPT论文检索通过远程MCP服务，从全文提取实验数据和方法、量化结果、样本与质量评分，便于进行系统综述、证据整理和元分析准备。
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bioRxiv 预印本搜索

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K-Dense-AI/claude-scientific-skills
345
通过关键词、作者、日期和类别筛选 bioRxiv 预印本，输出结构化 JSON 元数据并可下载 PDF，便于文献综述与研究趋势追踪。
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科学同行评审检查表

peer-review
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
219
为审稿人提供一套结构化流程，涵盖方法、统计、报告规范与建设性建议，便于跨学科开展严谨的科学稿件与基金评审。
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科学创想伙伴

scientific-brainstorming
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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面向早期研究的对话式思维伙伴，帮助生成新颖假设、发掘跨学科类比、质疑既有假设并梳理实验思路，为科学创意和方法设计提供结构化支持。
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Pandas数据工具

pandas
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Pandas 是一个 Python 数据分析库，用于快速加载、清洗、转换和分析结构化数据，适合数据整理与分析任务的日常使用。
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定量分析工具

quantitative-analysis
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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。
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机器学习实验结果分析

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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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。
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网络战役归因证据分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能提供系统化的网络战役归因分析框架。它涉及收集、加权和关联多样化的证据指标，包括基础设施重叠、战术技术流程（TTP）一致性、恶意代码相似性及运营模式，以确定网络攻击事件的责任方。通过应用如竞争假设分析（ACH）等结构化方法，构建可信度加权的评估报告，大幅提升威胁情报的精确度。
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MITRE导航仪威胁行为分析

analyzing-threat-actor-ttps-with-mitre-navigator
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具帮助安全分析师将高级持续性威胁（APT）群组的战术、技术和过程（TTPs）映射到MITRE ATT&CK框架。它利用ATT&CK Navigator和attackcti库，通过查询STIX/TAXII数据，生成可视化图层文件，从而评估防御覆盖盲点，为网络事件调查和威胁狩猎提供结构化支持。
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