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JASPAR转录因子结合位点工具
jaspar-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
184
通过调用 JASPAR API 和 Python 工具,获取 TF 结合模型、将 PFM 转为 PWM 并在 DNA 序列中扫描高置信度的结合位点,辅助调控变异注释、ChIP/ATAC 解读及转录因子网络构建。
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食物营养数据库查询与分析
food-database-query
sickn33/antigravity-awesome-skills
376
本技能提供全面的营养食物数据库查询、比较和计算功能。支持根据食物名称、营养指标(如高蛋白、低GI)进行模糊搜索,并能根据份量、烹饪影响等进行精确营养计算。适用于进行专业化的膳食计划、营养分析,或对比不同食物的宏微量营养差异。
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文献分析工具
literature-analysis
sickn33/antigravity-awesome-skills
234
文献分析工具辅助研究者梳理学术文本中的核心观点与论证,提炼研究脉络,帮助在内容稀缺的情况下仍能高效开展文献调研。
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Umap 可视化工具
umap
sickn33/antigravity-awesome-skills
379
Umap 提供一致性流形近似的降维与可视化能力,适合从复杂高维数据中提取结构,在 2D/3D 布局中探索嵌入关系。
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DNS流量分析:数据外泄检测
detecting-dns-exfiltration-with-dns-query-analysis
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
197
本技能提供一套全面的DNS数据外泄检测框架。它通过分析DNS日志中的异常模式,如高香农熵、超长子域名、异常查询频率以及TXT/CNAME记录滥用等,有效识别攻击者利用DNS隧道传输窃取数据的行为。适用于安全运营中心和威胁分析师。
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生成结构化网络威胁报告
generating-threat-intelligence-reports
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
240
本技能指导撰写高质量、结构化的网络威胁情报报告。它根据目标受众(高管、安全运营团队、技术分析师)调整内容,生成战略、战术或运营级别的情报产品。适用于将原始收集数据转化为可操作的威胁简报或事件后评估报告,确保报告符合行业标准。
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分析凭证填充攻击行为
hunting-credential-stuffing-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
139
本技能提供结构化的方法,用于通过分析认证日志来检测凭证填充攻击。它重点识别登录速度异常、高源IP多样性、密码喷洒模式以及失败登录的地理分布异常。适用于安全运营中心(SOC)进行威胁狩猎和构建账户接管检测规则。
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基于风险的SOC告警疲劳缓解
implementing-alert-fatigue-reduction
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
301
本技能提供了一套系统化的方法论,用于缓解安全运营中心(SOC)的告警疲劳问题。它指导用户通过实施基于风险的告警(RBA),将海量、低质量的阈值告警,转化为具有高价值、高上下文的风险评分。核心在于量化告警质量,通过分析真阳性/假阳性比率,系统性地调优检测规则,从而大幅提升分析师的警报处理效率。
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论文图表自动生成
paper-figure
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
249
本技能用于根据原始实验数据(如CSV, JSON)自动生成用于学术论文的高质量图表和比较表格。它支持折线图、条形图、散点图、热图、箱线图等多种数据可视化类型,并确保图表风格(如DPI 300,PDF格式)的专业一致性。只需提供图表计划和数据,即可批量化生成论文所需的视觉材料。
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DNS隧道检测与熵值分析
performing-dns-tunneling-detection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
85
本技能用于检测通过DNS协议进行的隧道式数据外泄(DNS Tunneling)。它通过计算DNS查询名称的香农熵、分析查询长度和子域名数量等统计指标,从而识别出非标准、可疑的流量模式。适用于安全评估、事件响应和威胁狩猎。
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指标生命周期管理系统
performing-indicator-lifecycle-management
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
250
该技能提供了一个系统化的框架,用于管理指标的完整生命周期,涵盖从初始发现、验证、富集、部署到监控和最终退役的全过程。它强调实施置信度衰减、追踪命中率和误报,以维护高质量、可操作的威胁情报数据库,最大限度地提高检测效率。
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多阶段AI学术图表生成
paper-illustration
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
273
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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