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运行和部署机器学习实验
run-experiment
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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用于管理和运行完整的机器学习实验流程。该工具支持在本地GPU、远程服务器、Vast.ai和Modal等多种云端环境中部署和执行训练任务。它涵盖了环境检测、代码同步、依赖管理和实验结果日志记录等关键步骤,确保了ML实验过程的可靠性、可扩展性和可重复性。
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Windows LNK文件取证分析
analyzing-windows-lnk-files-for-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
116
本指南详细介绍了如何从Windows LNK快捷方式文件中提取关键的取证证据。它能够获取目标文件路径、MAC地址、卷序列号和时间戳等信息。适用于数字取证调查,帮助重建用户文件访问历史、追踪可移动介质或网络路径,从而构建完整的事件时间线。
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SwanLab 实验跟踪
experiment-tracking-swanlab
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
419
介绍如何使用 SwanLab 进行开源机器学习实验跟踪,提供本地或自托管的仪表盘、丰富的媒体日志,并与 PyTorch、Transformers、Lightning、Fastai 等框架集成,便于对比各次训练。
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AI模型知识结构化提取
bdistill-knowledge-extraction
sickn33/antigravity-awesome-skills
215
bdistill工具能将AI模型的交互过程转化为结构化的知识库。它可以从闭源模型(会话内)和本地开源模型(通过Ollama)提取、结构化并打分特定领域的知识。用户可用于构建可检索的参考数据集、问答对,或生成用于传统机器学习的训练数据。
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股票分析器
stock-analyzer
FrancyJGLisboa/agent-skill-creator
115
为股票和ETF提供技术分析,支持RSI、MACD、布林带和均线等指标计算,可用于交易信号生成、个股比较和技术条件监控。
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Snowflake 开发指南
snowflake-development
sickn33/antigravity-awesome-skills
234
面向 Snowflake 平台的开发助手,涵盖 SQL 最佳实践、动态表/Streams/Tasks/Snowpipe 数据管道、Cortex AI 与 Agent 使用、Snowpark Python、dbt 集成、性能调优与安全加固等关键场景。
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机构级股票研究分析
xvary-stock-research
sickn33/antigravity-awesome-skills
62
本技能利用公开的SEC EDGAR和市场数据,提供机构级别的股票深度分析。它支持生成结构化的、包含观点(Verdict)的股票研究报告,能够针对单个或两个标的进行评分和对比,评估股票的动能、稳定性、财务健康度及上行空间,为投资决策提供数据支持。
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学术论文图表与架构生成
academic-plotting
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
440
该工具旨在为机器学习和人工智能领域的学术论文生成专业级图表。它支持两种工作流:一是利用AI技术生成系统架构图和复杂的流程图;二是使用matplotlib/seaborn等库,根据原始数据自动生成高精度的各类数据图表(如折线图、热力图等)。适用于撰写任何需要图表的学术论文。
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X/Twitter帖子结构化阅读器
adhx
sickn33/antigravity-awesome-skills
210
该技能通过API将任何X/Twitter帖子(包括长文文章)转换为结构化的JSON数据。它可以提取作者信息、互动指标(点赞、转发)和完整的文章内容。它为LLM提供了比传统爬虫更稳定、更易于分析的结构化数据源,特别适用于内容总结和深度分析场景。
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勒索软件支付钱包分析
analyzing-ransomware-payment-wallets
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
190
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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NTLM重放攻击事件关联检测
detecting-ntlm-relay-with-event-correlation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能提供了一套全面的NTLM重放攻击检测框架。通过关联Windows事件4624日志,它能识别源IP与主机名不匹配的异常登录,检测Responder或LLMNR劫持的痕迹,并审计SMB/LDAP协议签名,适用于Active Directory环境下的凭证狩猎和安全审计。
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ML实验跟踪与监控
hugging-face-trackio
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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