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勒索软件支付钱包分析

analyzing-ransomware-payment-wallets
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于对勒索软件攻击产生的加密货币支付流程进行全面的取证分析。它利用区块链API和高级技术，识别钱包集群、追踪通过混币器和剥皮链等混淆手段的资金流向，并将资金与交易所连接。适用于执法机构、事件响应人员和威胁情报分析师进行勒索软件溯源。
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实验计划执行桥接

experiment-bridge
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
489
该技能旨在作为概念构思与实际执行之间的桥梁。它接收结构化的实验计划文件，解析实验目标、关键指标和方法论。随后，它负责实现完整的实验代码（包括训练和评估脚本），执行代码复审，并部署到GPU上运行实验，最终收集初级结果，推动整个研究流程向前发展。
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ML实验跟踪与监控

hugging-face-trackio
sickn33/antigravity-awesome-skills
444
Trackio是一个用于记录、可视化和分析机器学习训练实验的工具。它提供Python API用于训练过程中的实时指标记录和异常告警，并提供命令行接口（CLI）用于查询历史数据。用户可以使用它来持续监控训练状态、诊断模型问题（如损失发散），是构建自动化ML工作流的关键组件。
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多阶段AI学术图表生成

paper-illustration
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个先进的多阶段工作流，用于为学术论文生成符合出版标准的图表，如架构图和方法流程图。它采用严格的迭代循环和高级AI（Claude）进行监督，不断优化布局、配色和结构细节，确保生成的图表具有高保真度和专业性。
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PubMed 数据访问

pubmed-database
sickn33/antigravity-awesome-skills
358
通过 REST API 访问 PubMed，可构建高级布尔/MeSH 查询、按出版属性筛选，并借助 E-utilities 编程抓取引用和摘要，适合系统综述或自动化文献监测。
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Modal云GPU：AI训练与推理平台

serverless-modal
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
53
本技能指导用户在Modal零配置服务器无服务器环境中运行GPU密集型机器学习任务。它详细介绍了从模型分析、成本估算到选择最佳GPU类型的全流程，支持训练、微调和推理等工作负载。其核心优势是实现环境的可复现性，用户无需本地GPU或复杂配置，即可快速进行ML实验。
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证据驱动的深度研究工作流

research-ops
affaan-m/everything-claude-code
179
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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数据图表可视化生成

chart-visualization
bytedance/deer-flow
170
该技能提供了一个全面的数据可视化流程，能够接收用户数据，并根据数据的特征（如时间趋势、类别比较、流程关系等）智能选择最合适的图表类型（如折线图、柱状图、饼图、散点图等）。它负责参数提取和调用JS脚本，最终输出高质量的图表图片和完整的生成参数。
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注释配置与审核队列管理

arize-annotation
github/awesome-copilot
133
本技能用于在Arize平台上创建和管理注释配置（如分类、连续、自由文本标签）和人工审核队列。它支持定义不同类型的标签结构，并允许用户通过Python SDK将人类反馈标签程序化地应用于项目跨度、数据集等，从而实现结构化的人工标注和模型监控。
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PostHog产品分析与功能自动化管理

posthog-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
259
该工具集通过Rube MCP自动化PostHog核心产品分析功能。用户可以实现事件数据捕获、查询和过滤、管理功能开关（创建、查看）以及获取用户详细资料。适用于需要集成高级产品跟踪、用户行为分析和A/B测试工作流的开发和数据分析场景。
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安全洗牌JSON数据结构

shuffle-json-data
github/awesome-copilot
111
本工具具备数据工程师的角色，用于安全地随机重排JSON数组中的重复对象。在执行洗牌操作前，它会严格执行数据结构校验，确保所有对象具有一致的属性集，并且结构上不允许嵌套对象。这保证了在随机化过程中，数据的完整性和JSON的语法有效性不会受到任何破坏。
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Arize实验评估与管理

arize-experiment
github/awesome-copilot
327
本技能提供了一套完整的Arize实验管理工具，用于AI模型性能的评估、比较和分析。用户可以使用它来创建、列出、获取和导出实验结果，支持进行模型基准测试和A/B测试，确保模型在特定数据集上的准确性。
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