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NFT稀有度分析与排名

analyzing-nft-rarity
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
84
这是一个用于深度分析非同质化代币（NFT）的专业工具。它能够从OpenSea等API获取集合元数据，解析和标准化NFT的属性特征，并使用多种算法（如稀有度得分、信息熵）计算出精确的稀有度分数。用户可以使用它对整个系列进行排名、比较特定代币或分析特征分布，结果支持JSON或CSV导出，非常适用于加密艺术品和区块链资产的研究。
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Databricks故障应急处理手册

databricks-incident-runbook
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
262
这份手册为值班工程师提供了处理Databricks故障、中断和重大任务失败的综合指南。它提供了结构化的流程，用于即时故障分级、决策树指导（涵盖集群、代码和数据质量问题），以及证据收集和事后总结，确保了故障的快速、系统性解决。
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Ensembl基因组数据库接口

ensembl-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
413
通过 Ensembl REST API 获取 250+ 物种的基因注释、序列、变异、同源基因及装配坐标映射，便于整合入基因组研究流程。
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Scikit 生存分析

scikit-survival
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
282
基于 scikit-survival 的 Python 生存分析工具，涵盖 Cox、集成模型、SVM 与指标评估，便于处理删失数据的时间事件建模。
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ATT&CK Navigator APT组分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
476
本技能用于通过ATT&CK数据查询并分析高级持续威胁（APT）的TTP。用户可以将特定APT组的技术行为映射到MITRE ATT&CK Navigator层，生成多层热力图，从而高效发现安全检测的盲区（Detection Gap），并为威胁情报报告提供结构化支持。
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浏览器取证与活动分析

analyzing-browser-forensics-with-hindsight
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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Hindsight是一款开源的数字取证工具，用于解析各种基于Chromium的浏览器（如Chrome、Edge等）的内部数据库。它可以提取和关联浏览记录、Cookies、缓存内容、下载历史和密码等所有网络活动数据，生成统一的时间线报告。该工具是事件响应、内鬼威胁调查和网络安全取证的关键辅助工具。
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网络活动归因证据分析

analyzing-campaign-attribution-evidence
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于系统化评估网络攻击活动的证据，以确定责任威胁行为体。它结合使用钻石模型和分析竞争假设（ACH）等高级分析框架，权衡基础设施重叠、战术技术流程一致性、恶意软件相似性及操作模式等多个维度证据，为安全事件调查提供具有可信度等级的归因结论。
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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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LNK及跳转列表取证分析

analyzing-lnk-file-and-jump-list-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导如何对Windows系统的LNK快捷方式和跳转列表文件进行取证分析。这些工件能持久记录用户的文件访问和程序执行历史，即使原始文件已被删除，也为重建事件时间线、调查用户活动提供了关键的证据链，是深入数字取证分析的必备技能。
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邮件取证：Outlook PST/OST文件分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具集为数字取证调查人员设计，用于解析微软Outlook的PST和OST文件。它能够提取关键证据，包括完整的邮件内容、详细的邮件头部信息（用于追踪消息路由）、附件，以及可恢复项目文件夹中的已删除邮件。适用于电子发现、法律调查和安全事件响应，用于重构通信模式和分析消息元数据。
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分析Windows Prefetch痕迹

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能用于解析Windows Prefetch（.pf）文件，重构应用程序的详细执行历史。它在数字取证场景中至关重要，能帮助分析师追踪执行时间线，识别可疑或重命名的二进制文件，从而调查事件响应中的恶意软件活动或横向移动。
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利用AI检测业务邮件欺诈

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本功能利用AI、NLP和行为分析技术，用于检测高度复杂的业务邮件欺诈（BEC）。它不依赖于传统的恶意链接规则，而是通过分析写作风格、语气、语境异常和行为模式，识别纯粹的社会工程学欺骗，为企业提供坚实的高级反网络钓鱼和反欺诈防御层。
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