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智能健康目标分析器

goal-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
215
本工具提供全方位的健康目标管理解决方案。它不仅能帮助用户设定符合SMART原则的目标，还能深度关联分析营养、运动和睡眠等多维度健康数据，追踪进度，分析习惯养成曲线。通过识别障碍、评估动机，并生成交互式可视化报告，为用户提供个性化、科学的健康优化建议。
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职业健康分析

occupational-health-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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SciPy 科学计算库工具

scipy
sickn33/antigravity-awesome-skills
499
SciPy 提供开源算法和工具，覆盖积分、优化、统计与信号处理等领域，方便科研人员与工程师构建稳定的数值计算应用。
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DNS日志分析：检测数据泄露与C2

analyzing-dns-logs-for-exfiltration
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于分析DNS查询日志，以检测通过DNS隧道、DGA或隐蔽的C2通道进行的复杂数据泄露攻击。它利用熵值分析、查询量异常检测和子域名长度分析等高级技术，帮助安全运营中心（SOC）识别出绕过传统网络安全控制的威胁。
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学术论文搜索与下载

arxiv
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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一个全面的学术论文处理工具，可根据主题或ID在arXiv上搜索、下载学术论文。它能提取详细元数据（包括摘要、作者、分类），并支持将PDF文件保存到本地库，是研究人员和学生高效获取科学文献的理想助手。
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检测金票假造：Kerberos安全分析

detecting-golden-ticket-forgery
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于检测Kerberos中的“金票”攻击，这是一种高级威胁，涉及伪造域内访问票据。通过分析Windows事件ID 4769，重点查找RC4加密降级、异常票据生命周期和TGS/TGT请求的不一致性。适用于安全运营中心（SOC）分析师和威胁搜寻人员，用于利用SIEM平台加强凭证窃取检测能力。
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通过事件日志检测RDP暴力破解攻击

detecting-rdp-brute-force-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于分析Windows安全事件日志（EVTX），检测远程桌面协议（RDP）的暴力破解攻击。通过解析失败登录事件（ID 4625）并关联成功登录事件（ID 4624），可识别攻击源IP、受害账户，帮助安全运营中心（SOC）进行威胁检测和事件响应。
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学术研究新颖性检查

novelty-check
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个高级的学术研究工具，用于系统性地检查拟议的研究方法或创新点是否具有新颖性。它能跨越多个知识源（如arXiv、Google Scholar等）进行多轮检索，并结合多阶段的AI推理过程，生成结构化的报告。帮助用户判断研究是否重复，并评估其贡献度，有效避免学术重复。
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UniProt蛋白质数据库查询与分析

uniprot-database
sickn33/antigravity-awesome-skills
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用于访问和查询UniProt蛋白质数据库，这是蛋白质序列和功能信息领域的权威资源。支持通过名称、基因或访问号搜索蛋白质，检索FASTA格式序列，实现跨数据库ID映射（如Ensembl, RefSeq），并分析GO术语等功能注释，是生物信息学数据分析的核心工具。
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全面数据质量审计与分析

data-quality-auditor
alirezarezvani/claude-skills
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该工具是一个专业的、系统性的数据质量审计系统，用于全面评估数据集的完整性、一致性、准确性和结构有效性。它可以进行数据画像、异常值检测、缺失值机制分析，并输出数据质量评分（DQS），帮助用户在模型训练、数据清洗或实时监控中发现并修复数据问题。
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注释配置与审核队列管理

arize-annotation
github/awesome-copilot
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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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安全洗牌JSON数据结构

shuffle-json-data
github/awesome-copilot
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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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