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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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行业威胁态势评估工具
performing-threat-landscape-assessment-for-sector
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
460
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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PyTorch 训练秘籍
ml-training-recipes
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
370
涵盖体系结构选择、优化器策略、学习率调度、混合精度和调试的 PyTorch 训练方案,适用于大模型、视觉、扩散与生物医药方向的训练与微调,实现高效 GPU 利用。
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Python交互式可视化绘图库
plotly
sickn33/antigravity-awesome-skills
429
Plotly是一个功能强大的Python绘图库,用于创建高度互动、可发布质量的可视化图表。它支持超过40种图表类型,涵盖散点图、热力图、K线图、地理地图等。非常适合构建复杂的交互式仪表板、进行深度探索性数据分析,或制作富含悬停、缩放等功能的网络演示。
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Modal云GPU:机器学习计算
serverless-modal
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
323
这是一个基于Modal的无服务器GPU计算平台,专用于运行复杂的机器学习工作负载,包括模型训练、微调和推理。它提供零配置环境,无需设置SSH或Docker,支持自动扩缩容和按需计费,非常适合进行代码调试和中小型实验。
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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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信用风险数据清洗管道
datanalysis-credit-risk
github/awesome-copilot
479
面向贷前建模的信用风险数据清洗流程,处理原始数据、异常期、高缺失、低 IV/高 PSI/高相关特征,Null Importance 降噪并导出 Excel 清洗报告,方便质量评估与变量筛选。
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Power BI数据模型设计审查
power-bi-model-design-review
github/awesome-copilot
264
这是一个全面的Power BI数据模型设计审查工具。它旨在指导用户评估数据模型的架构完整性、关系设计质量、存储模式选择、数据质量和性能优化。适用于任何需要确保BI模型具备高性能、高可维护性和高扩展性的场景。
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利用数字定位学术论文
paper-numeric-anchor
EverMind-AI/EverOS
212
本技能指导用户如何为学术论文构建高精确度的搜索查询。用户不应仅依赖宽泛的主题关键词,而应优先结合论文中提及的具体数值锚点,例如精确的样本量、人口百分比、浓度值或年份范围,并将其与研究方法和学科关键词结合。使用这些数字锚点能极大地提高搜索结果的唯一性和准确性,从而精确定位所需的原始研究。
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艺人生活事件身份识别
musician-life-event
EverMind-AI/EverOS
173
本方法指导用户在识别音乐人时,将搜索重点从作品信息(如专辑或歌曲)转移到其独特的个人生活事件。它强调使用极具辨识度的生平细节、职业转折点或特殊人生经历作为主要搜索锚点,从而在缺乏作品线索时,大幅提高身份识别的准确性。
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单细胞注释数据分析框架
anndata
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
472
AnnData是一个用于处理单细胞和高维注释矩阵的核心Python框架。它提供了一个标准化的数据结构来存储实验测量值(X)及其丰富的元数据(obs, var)。用户可以使用此工具读取和写入多种格式(如h5ad, zarr),并进行数据子集提取、合并和复杂的分析操作,是生物信息学工作流程的关键工具。
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