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网络流量安全分析自动化
performing-network-traffic-analysis-with-tshark
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
60
本技能利用tshark和pyshark自动化进行深度网络抓包(PCAP)分析。它适用于安全评估和事件响应场景,能够提取协议统计信息,识别可疑网络流(如端口扫描、心跳信标),并全面提取攻击指标(IOCs),包括IP、域名和URL。尤其擅长检测DNS隧道等复杂网络异常行为。
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行业威胁态势评估分析器
performing-threat-landscape-assessment-for-sector
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
83
该工具用于对特定行业(如金融、医疗、能源)进行威胁态势评估。通过分析目标威胁行为体、常见攻击载体和行业漏洞,生成可操作的风险情报。帮助组织进行安全投资规划和高层风险报告。
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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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Mixpanel自动化产品分析
mixpanel-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
302
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。
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PostHog产品分析与功能自动化管理
posthog-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
259
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。
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物种特征综合识别技术
bio-taxonomic-combo
EverMind-AI/EverOS
91
本指南提供了一种高级的物种识别方法论。它教授如何利用多个生物学特征(如栖息地、形态、行为和地理范围)进行组合推理,以精准定位目标物种。核心技巧包括:当问题涉及国家人口统计学信息时,应首先利用人口增长或地方特有物种等信息锁定国家,从而极大地缩小物种搜索范围。
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神经科学数据结构标准
bids
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
105
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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