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结构化文本解析：正则与LLM决策框架

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affaan-m/everything-claude-code

这是一个实用的决策框架，指导用户在结构化文本（如表格、试题、发票）解析时，选择使用正则表达式还是大型语言模型（LLM）。核心思路是：利用低成本、确定性的正则匹配处理大部分（95-98%）的常见模式，并引入置信度评分机制，只在遇到低置信度的边界案例时，才调用昂贵的LLM进行二次校验，从而实现成本和精度的最佳平衡。

分析Azure日志检测安全威胁

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能指导用户使用KQL查询Azure Monitor活动和登录日志，以检测复杂的安全威胁。内容涵盖发现可疑管理操作、不可能的旅行场景、权限提升尝试和未经授权的资源修改。非常适用于安全运营中心（SOC）分析师构建高级威胁狩猎规则或开发云SIEM检测。

生成结构化网络威胁报告

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

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。

社交媒体缺陷报告聚类

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该技能是内部流程，用于处理原始的X/Twitter帖子，将其转化为结构化的缺陷报告。其流程包括解析、内容去重、PII脱敏、可靠性评分和分类，最终利用签名算法将相关的缺陷报告进行聚类。适用于大规模社交媒体缺陷工单的高效分流与分析。

混合研究路由与专家分析系统

alirezarezvani/claude-skills

这是一个高级研究总控器，能够智能识别用户查询的意图。它首先通过混合路由机制，将查询精确分配给相应的专家模块（如趋势分析、科研基金、学术文献、专利或企业背景调查）。如果无法匹配，则执行全面的通用研究工作流，最终生成包含引文和审计日志的结构化报告。

Bilig工作簿：自动化表格计算

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sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个代码驱动的电子表格运行时，允许智能体通过API而非依赖UI来处理复杂的表格业务逻辑和公式计算。它适用于报价计算器、预算模型、数据验证等场景，旨在用确定性的工具调用取代脆弱的界面自动化，确保计算过程的可靠性。

跨领域科研文献检索

sickn33/antigravity-awesome-skills

用于对学术研究和政策文件进行确定性、可复现的证据检索。支持搜索arXiv预印本、PubMed/PMC生物医学文献和美国政策语料库。提供语料库新鲜度检查、元数据查找和全文Markdown提取功能，确保研究结果的可靠性。

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