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迁移学习适配工具
adapting-transfer-learning-models
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
451
自动化迁移学习流程,根据需求生成微调代码、验证数据、记录指标并保存产出,快速将预训练模型适配到新任务或数据集,提升性能与效率。
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CDC 数据管道创建器
cdc-pipeline-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
184
自动响应“cdc pipeline creator”请求,提供 CDC 流水线的 ETL、调度和流式处理等最佳实践指导,并生成已校验的生产配置与代码。
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OpenRouter API 审计与追踪
openrouter-audit-logging
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
160
本技能用于为OpenRouter API调用实现结构化的审计日志记录。它自动捕获完整的调用元数据,包括总成本、令牌消耗、模型信息、延迟和状态。此外,还支持PII脱敏处理,并将日志写入SQLite数据库,非常适合需要合规记录、成本监控和深度调试的生产环境。
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PostHog核心产品分析工作流
posthog-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
498
本工作流详细指导开发者如何使用PostHog平台搭建完整的SaaS产品分析体系。内容涵盖事件分类定义、客户端用户行为捕获、用户身份识别与属性管理,以及B2B企业级分组分析。此外,还提供了基于Node.js的服务器端事件跟踪方案,确保从Web、移动端到API的所有用户行为数据完整、可追溯。
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PostHog成本优化与事件采样
posthog-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
145
本技能旨在提供一套完整的PostHog成本优化方案。通过专业的代码实现,用户可以对事件进行审计、采样和过滤,包括节流高频的自动捕获事件、过滤爬虫机器人流量,以及优化会话记录的采样率,确保在控制成本的同时,依然能获取到高质量的分析数据。
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使用PostHog捕获事件和用户行为
posthog-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
457
本教程提供了最小化的工作示例,演示了PostHog的三个核心功能:事件捕获、用户识别和功能标志评估。内容覆盖了Node.js、JavaScript、Python等多种环境的SDK用法,以及原始API调用,是进行PostHog首次集成设置、功能测试和学习产品分析模式的理想指南。
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Ray数据处理平台
ray-data
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
76
Ray Data 提供可扩展的分布式数据处理,支持 CPU/GPU 流式执行,兼容 Parquet、CSV、JSON、图像等多模态,集成 PyTorch、TensorFlow、Ray Train,适合批量推理、ETL 与大规模预处理。
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Ray Train 分布式协调
ray-train
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
64
Ray Train 统一协调 PyTorch、TensorFlow 与 HuggingFace 的分布式训练,从单机扩展到多节点集群,自动处理显卡分配、容错、断点恢复与超参搜索,帮助团队在无需大量改动的前提下完成大规模模型训练。
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高级视频媒体处理与分析引擎
videodb
affaan-m/everything-claude-code
110
一个强大的多模态视频媒体处理工具。支持从本地文件、URL、直播流和桌面捕获获取内容。具备高级索引、时间轴编辑、转码、字幕生成、画中画等复杂功能。适用于内容创作、实时监控系统以及任何需要处理和分析视频/音频流的工作流。
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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
328
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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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
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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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