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DeFi收益优化与比较
optimizing-defi-yields
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
445
用于发现和比较去中心化金融(DeFi)协议的收益机会。该工具聚合了跨链的APY/APR数据,并提供详细的风险评估和优化建议,帮助用户系统性地分析和选择最优的挖矿和投资策略。
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投资组合风险管理助手
risk-manager
sickn33/antigravity-awesome-skills
236
本技能模拟专业的风险管理师,专注于投资组合的风险监控和保护。它指导用户进行R倍计算、VaR值计算、相关性分析以及利用蒙特卡洛模拟进行压力测试。适用于进行系统性的风险评估、制定对冲策略和实施严格的交易风险控制。
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Python离散事件模拟框架
simpy
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
63
SimPy是一个基于Python的流程化离散事件模拟框架。它专门用于构建和分析复杂的系统模型,例如制造系统、服务队列、网络流量或物流网络。该工具允许您模拟实体之间的交互、共享资源的竞争以及随时间变化的事件,从而进行容量规划和流程优化。
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统计分析与假设检验指南
statistical-analysis
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
267
本技能提供系统性的统计分析流程指导,主要应用于学术研究。它帮助用户选择合适的假设检验方法(如t检验、方差分析、回归等),进行假设前提检查以及效应量计算。功能涵盖从数据诊断到生成符合APA格式的专业报告的全过程。
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系统发生树重建与分析工具包
phylogenetics
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
275
这是一个完整的系统发生学分析流程,用于重建生物序列(基因、蛋白质)的进化关系。流程涵盖了从多序列比对(MAFFT)到最大似然树构建(IQ-TREE 2),再到可视化和分析(ETE3)的完整生命周期。适用于病毒动力学、微生物基因组学、分子时钟分析等前沿生物信息学研究。
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AI健康综合分析与风险预测
ai-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
293
基于AI技术的综合健康分析系统,整合了生理指标、生活习惯、心理状态和医疗历史等多维度数据。核心功能包括异常模式识别、预测高血压、糖尿病等疾病风险,并提供分级的、具有可操作性的个性化健康建议和交互式报告。
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网络战役归因证据分析
analyzing-campaign-attribution-evidence
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
311
该技能提供系统化的网络战役归因分析框架。它涉及收集、加权和关联多样化的证据指标,包括基础设施重叠、战术技术流程(TTP)一致性、恶意代码相似性及运营模式,以确定网络攻击事件的责任方。通过应用如竞争假设分析(ACH)等结构化方法,构建可信度加权的评估报告,大幅提升威胁情报的精确度。
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妥协指标威胁分析
analyzing-indicators-of-compromise
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于对IOC(如IP地址、域名、文件哈希)进行多源威胁情报分析。通过查询VirusTotal、AbuseIPDB、MISP等系统,评估指标的恶意程度、所属威胁活动,并确定阻断或监控的优先级,是安全事件响应和威胁溯源的关键步骤。
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威胁行为体TTPs与MITRE ATT&CK映射
analyzing-threat-actor-ttps-with-mitre-attack
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一个系统化的框架,用于将真实世界的威胁行为体战术、技术和流程(TTPs)映射到知名的MITRE ATT&CK框架。用户将学习如何利用ATT&CK Navigator和Python库等工具,分析安全事件,可视化技术覆盖热图,识别关键的检测漏洞,并生成可操作的情报报告,将观察到的IOCs与特定的对手技术相关联。
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Windows Amcache取证分析
analyzing-windows-amcache-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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这是一个专业的数字取证工具,用于解析Windows Amcache.hve注册表数据。它可以提取关于程序执行历史、应用安装信息和驱动程序加载的关键证据。通过关联SHA-1哈希值和重建时间线,帮助调查人员确定系统上运行过的可执行文件,是进行事件响应和威胁检测的核心工具。
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对抗方基础设施追踪系统
building-adversary-infrastructure-tracking-system
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该系统用于自动化追踪并绘制敌对威胁行为者的C2网络图谱。通过整合被动DNS、WHOIS数据、证书透明度和IP富集等多种数据源,实现基础设施的交叉引爆(Pivoting),帮助安全分析师发现共享托管模式、监控域名重用,并构建完整的威胁情报关系图谱。
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开源情报威胁行为者画像分析
building-threat-actor-profile-from-osint
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一个系统化的方法,利用开源情报(OSINT)构建全面的威胁行为者档案。它涵盖了从多个公开来源收集、关联和分析数据(如供应商报告、暗网论坛等)的过程,能够将对手的TTP映射到MITRE ATT&CK,评估动机,从而生成结构化的报告,用于主动防御和归因分析。
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