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数字取证日志分析指南

performing-log-analysis-for-forensic-investigation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
134
本指南提供了一个全面的框架，用于收集、解析和关联来自Windows、Linux和Web等多种来源的系统、应用程序和安全日志。它旨在帮助安全专家重构详细的事件时间线，识别攻击的初始入口点、追踪横向移动，并在泄露事件后建立不可否认的取证证据。
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行业威胁态势评估工具

performing-threat-landscape-assessment-for-sector
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
404
该工具用于对特定行业（如金融、医疗、能源等）进行全面的网络威胁态势评估。它能分析目标威胁行为者、攻击向量和MITRE ATT&CK战术，结合实时威胁情报，生成可操作的情报，支持企业风险管理和董事会级别的安全报告。
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NTLM重放攻击事件关联检测

detecting-ntlm-relay-with-event-correlation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能提供了一套全面的NTLM重放攻击检测框架。通过关联Windows事件4624日志，它能识别源IP与主机名不匹配的异常登录，检测Responder或LLMNR劫持的痕迹，并审计SMB/LDAP协议签名，适用于Active Directory环境下的凭证狩猎和安全审计。
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多层知识库管理与同步

knowledge-ops
affaan-m/everything-claude-code
327
本框架旨在管理和同步跨越多个存储层（包括本地文件、内存、向量存储和Git仓库）的知识库。它提供了一个结构化的体系，用于知识的摄取、组织、去重和检索，确保知识在复杂的开发和运营场景中具备持久性和单一事实来源。
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元数据和日志推送到Monte Carlo

monte-carlo-push-ingestion
sickn33/antigravity-awesome-skills
128
该技能旨在帮助用户从任何数据仓库收集关键数据资产（包括元数据、数据血缘和查询日志），并通过推入式API直接发送到Monte Carlo。这解决了传统拉取收集器无法覆盖的场景，例如自定义血缘关系或缺失的查询历史记录。
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欧洲演员出生全名查询指南

actor-euro-french-wiki
EverMind-AI/EverOS
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本指南教您如何查找欧洲演员（尤其是法语和东欧）的完整法定出生姓名。当英文资料或国际数据库只提供艺名时，本技巧侧重于使用法国维基百科等区域资源，结合特定的文化标识符（如“人民艺术家”），执行深度、定向搜索，确保获取准确的出生信息。
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基因调控网络推断

arboreto
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
402
使用可扩展的 GRNBoost2 和 GENIE3 算法，从批量或单细胞转录组数据中推断基因调控网络，识别转录因子与靶基因的调控关系，并支持分布式计算。
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综合地理空间分析技能

geomaster
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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该技能涵盖地理空间科学，包括遥感、GIS、空间分析和地球观测机器学习。支持卫星影像处理、矢量与栅格数据操作、空间统计及点云处理。用户可利用云原生工作流和多种编程语言，配合 500+ 代码示例。适用于地形分析、水文建模及海洋空间分析任务。
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GeoPandas 空间数据分析指南

geopandas
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
220
面向 Python 工作流的 GeoPandas 使用指南与本地审计工具，涵盖 GeoSeries/GeoDataFrame 空间操作、矢量数据读写、可复现环境搭建、CRS 与反经线处理规则，并提供结果正确性校验与隐私安全约定。
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分子动力学模拟与分析

molecular-dynamics
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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使用 OpenMM 和 MDAnalysis 运行并分析分子动力学模拟，包括蛋白质/小分子体系搭建、力场选择、能量最小化、NVT 平衡、生产模拟以及 RMSD、RMSF、接触图和自由能面等轨迹分析，适用于结构生物学、药物结合和生物物理研究。
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scVelo RNA速率分析

scvelo
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
360
scVelo 是用于单细胞 RNA 测序的 RNA 速率分析 Python 包，通过未剪接/剪接 mRNA 动力学估计细胞状态转变，推断轨迹方向，计算潜在时间并识别驱动基因，揭示细胞命运决定。
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获取深度金融信号分析

alphaear-deepear-lite
RKiding/Awesome-finance-skills
281
该技能连接DeepEar Lite平台，用于实时抓取高频金融信号。它能够提取信号的标题、总结、情绪指标和置信度，提供完整的推理分析。适用于需要获取即时市场趋势、股票表现因子和专业金融分析的场景。
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