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搜索证据分析，共找到 19 条记录

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科学证据与批判性思维评估

scientific-critical-thinking

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

本技能提供了一个系统的框架，用于评估科学声明、研究方法和证据的严谨性与质量。它指导用户评估实验设计有效性、识别各类偏差（如选择性、认知偏差），并应用GRADE或Cochrane风险评估等成熟框架。适用于系统综述、学术同行评审和批判性分析科学文献。

基于文档的决策分析

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opensquilla/opensquilla

当用户提供合同、报价单、电子表格或任何书面文件并要求做出决策时，此技能可用。它超越了简单的内容总结，能够从文档中提取关键证据、识别合同风险（如续约风险、付款期限），并将分析结果结构化为决策建议、证据表或明确的下一步行动，支持PDF、DOCX、XLSX等多种格式的输入。

PDF智能分析与深度洞察

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opensquilla/opensquilla

这是一个高级工作流，用于对PDF文件进行深度、多维度的分析。它支持从单个文档总结到跨多个文档的对比，并能根据用户提供的摘录和文件路径进行证据追踪。无论是提问、比较还是消化内容，都能提供结构化、可追溯的综合报告。

公共议题与治理分析

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能提供一套高度结构化、严谨的公共议题分析框架。它用于对平台治理、公共政策、机构合规和公众承诺进行深度分析，核心任务是建立证据边界、评估程序正义性，并追踪信息来源台账。本技能不能独立触发，需由CrossFrame主流程自动调度。适用于需要对公共事件进行高责任、多维度、证据化诊断的场景。

Windows取证神器：证据解析与时间线构建

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本工具集专为数字取证和事件响应设计，能够解析Windows系统中的各类关键神器（如MFT、注册表、Prefetch、ShellBags等）。它将原始的、复杂的证据数据转化为结构化的CSV/JSON格式，便于分析师导入时间线工具，建立全面、可追溯的事件链和时间线。

Windows系统取证和数据分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

KAPE是一款用于数字取证和事件响应的Windows原生取证工具。它分为“目标（Targets）”和“模块（Modules）”两个阶段。目标负责从运行的系统收集原始取证产物（如注册表、事件日志），而模块则负责将这些收集的数据解析成标准化的CSV/JSON格式。它支持快速、可信赖地在无法进行完整磁盘镜像的情况下，进行大规模的证据收集和分析。

证据驱动的深度研究工作流

这是一个高级、结构化的研究流程，用于进行深度、多源证据的调查和分析。它能够整合当前公开信息和用户提供的背景，生成高度结构化的报告。该工作流明确区分了可验证的事实、用户证据、逻辑推论和可操作的建议，适用于复杂的比较分析或持续的趋势监测。

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