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使用OpenCTI建模网络威胁

modeling-threats-with-opencti

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本教程展示如何使用pycti Python客户端，在OpenCTI平台上构建结构化的威胁情报知识图谱。它能将威胁行为者、入侵集合、战役和TTPs等分散的威胁信息，统一建模为符合STIX 2.1标准的知识图谱。该技能有助于分析师将来自不同来源的碎片化数据关联起来，构建出完整、可查询的攻击者画像，实现高级威胁狩猎和检测工程。

ArrowSpace 谱向量检索技术

sickn33/antigravity-awesome-skills

一种基于图拉普拉斯特征的谱向量检索工具，结合语义相似度与结构角色，解决传统余弦或L2距离无法捕获嵌入空间潜在结构的问题。

Weaviate向量数据库操作

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能提供对Weaviate向量数据库的全面访问能力。用户可以使用它执行语义搜索、混合关键词查询、模式检查、数据探索、集合创建和数据导入（CSV、JSON、PDF）。适用于需要根据概念查询数据、检索特定原始对象或管理Weaviate集合生命周期的场景。

多层知识库管理与同步

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。

市场数据摄取与向量索引

该技能用于获取和处理特定股票代码的原始市场数据（OHLCV）。它负责将原始数据标准化为相对OHLCV向量，将其转化为高维嵌入向量，并使用HNSW算法进行索引存储。此流程是进行金融时序模式识别和相似度搜索的第一步，确保了数据的可检索性和分析效率。

可组合推荐系统管道架构

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用于设计和构建可组合的推荐、排序和信息流管道。它遵循业界标准的六阶段架构模式（源获取→数据增强→过滤→评分→选择→副作用）。适用于所有需要为用户或上下文选择“Top K”项目的场景，如社交信息流、广告排序或RAG重排序等，确保系统具备高鲁棒性和可扩展性。

向量聚类：发现语义群组

该技能利用图谱社区检测算法（如谱聚类/Louvain）对指定命名空间内的向量集合（如代码嵌入）进行聚类。它用于发现数据集中潜在的主题、识别自然分组，并分析大规模、非结构化向量数据间的关联性。适用于需要根据语义相似性而非简单关键词匹配来组织向量数据的情况。

双曲空间层级数据嵌入

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该技能用于将具有固有层级结构的数据集（如依赖树、本体论、知识图谱等）嵌入到Poincare球模型中。利用双曲空间特性，它能够比传统欧氏空间更准确地捕获深层、非线性的层级关系和距离，适用于代码架构分析、知识组织和复杂数据建模。

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