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元数据提取指南

metadata-extractor
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
271
自动触发的技能，辅助元数据提取相关的数据管道工作，涵盖 ETL、转换、编排与流处理的最佳实践。
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Arboreto基因调控网络

arboreto
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
139
Arboreto利用GRNBoost2/GENIE3从批量或单细胞RNA-seq表达数据中推理转录因子与靶基因调控关系，支持TF筛选与Dask分布式运行，输出排序链接供后续分析。
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跨平台内容分析工具

apify-content-analytics
sickn33/antigravity-awesome-skills
91
本工具是一个全面的内容分析解决方案，用于跟踪和量化Instagram、Facebook、YouTube、TikTok等主流社交媒体平台的表现。它能够提取帖子、Reels、广告、话题标签等关键指标，帮助用户衡量内容投入产出比（ROI）和粉丝增长情况，从而指导内容优化策略。
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健康趋势与模式分析

health-trend-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
367
该工具用于深度分析长期的健康数据，跟踪体重、症状、用药依从性、化验结果、情绪和睡眠等多个维度的趋势。它可以识别关键变化、生活方式与健康指标之间的相关性，并提供数据驱动的风险评估、预测性洞察和改善建议，帮助用户进行主动的健康管理。
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职业健康分析

occupational-health-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
370
分析职业健康数据，评估久坐、视屏终端、倒班和劳损等工作风险，识别人机工程问题与症状趋势，并结合睡眠、运动、心理健康给出个性化改进建议。
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网络战役归因证据分析

analyzing-campaign-attribution-evidence
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
311
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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使用Malpedia分析恶意软件家族关系

analyzing-malware-family-relationships-with-malpedia
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
272
本技能指导如何利用Malpedia API进行高级恶意软件情报分析。用户可以追踪恶意软件家族关系，分析变种演变，提取用于检测的YARA规则，并绘制与特定威胁行为者的关联图谱。适用于安全研究人员和SOC分析师构建威胁模型。
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威胁行为体TTPs与MITRE ATT&CK映射

analyzing-threat-actor-ttps-with-mitre-attack
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
228
本技能提供了一个系统化的框架，用于将真实世界的威胁行为体战术、技术和流程（TTPs）映射到知名的MITRE ATT&CK框架。用户将学习如何利用ATT&CK Navigator和Python库等工具，分析安全事件，可视化技术覆盖热图，识别关键的检测漏洞，并生成可操作的情报报告，将观察到的IOCs与特定的对手技术相关联。
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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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使用MISP分析威胁态势

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具利用MISP平台对网络安全威胁态势进行全面分析。它可以查询事件统计、分析IOC类型分布（如IP、域名、哈希），识别主要的威胁行为者和恶意软件家族，并追踪时间趋势。适用于安全运营中心分析师进行事件响应、威胁狩猎和构建检测规则。
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对抗方基础设施追踪系统

building-adversary-infrastructure-tracking-system
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
165
该系统用于自动化追踪并绘制敌对威胁行为者的C2网络图谱。通过整合被动DNS、WHOIS数据、证书透明度和IP富集等多种数据源，实现基础设施的交叉引爆（Pivoting），帮助安全分析师发现共享托管模式、监控域名重用，并构建完整的威胁情报关系图谱。
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开源情报威胁行为者画像分析

building-threat-actor-profile-from-osint
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一个系统化的方法，利用开源情报（OSINT）构建全面的威胁行为者档案。它涵盖了从多个公开来源收集、关联和分析数据（如供应商报告、暗网论坛等）的过程，能够将对手的TTP映射到MITRE ATT&CK，评估动机，从而生成结构化的报告，用于主动防御和归因分析。
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