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Timesketch：协作取证时间线分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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Timesketch是一个协作式的开源取证平台，专为安全团队设计。它能够摄取和标准化来自多种来源（如日志、工件）的安全数据，用于重建复杂的攻击时间线。通过可视化和内置分析器，用户可以追踪事件发生的时间顺序，进行深度取证调查和完整的事件报告撰写。
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分析凭证填充攻击行为

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供结构化的方法，用于通过分析认证日志来检测凭证填充攻击。它重点识别登录速度异常、高源IP多样性、密码喷洒模式以及失败登录的地理分布异常。适用于安全运营中心（SOC）进行威胁狩猎和构建账户接管检测规则。
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勒索软件支付钱包分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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信用风险数据清洗管道

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github/awesome-copilot
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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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认知指纹分析器

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本工具基于数字人类DNA（DHDNA）框架，能够从任何文本中提取出作者独特的认知指纹和思考模式。它系统性地分析文本的写作风格、推理过程、决策倾向以及深层价值观，涵盖了12个维度，旨在揭示文本背后的思维结构和认知签名，而非简单地进行内容总结。
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基因组区间机器学习

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Geniml是一个用于对基因组区间数据（BED文件）进行机器学习建模的Python工具包。它提供了多种无监督方法（如Region2Vec和BEDspace），用于学习基因组区域、单细胞（scATAC-seq）和元数据关联的鲁棒嵌入。适用于基因组学研究中的降维、聚类、细胞类型注释和跨模态查询等任务。
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检测可用计算资源

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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该技能用于主动检测和报告全面的系统资源，包括CPU核心、GPU类型（NVIDIA、AMD、Apple Silicon）、可用内存和磁盘空间。它生成一个详细的JSON报告，并提供基于上下文的策略性建议，指导用户优化科学计算流程。例如，它会推荐并行处理库（Dask, joblib）、内存外存储方法（Zarr）或合适的GPU加速后端，帮助用户在进行大规模数据分析或模型训练前做出架构决策。
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基于LLM的假设生成与测试

hypogenic
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Hypogenic是一个高级框架，利用大型语言模型（LLM）对复杂表格数据集进行系统化的假设生成和测试。它支持数据驱动、文献溯源和两者结合的多种模式，能将实证数据洞察与理论知识相结合，尤其适用于欺诈检测、内容分析和预测建模等领域，极大加速科学研究的发现过程。
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Bright Data爬虫成本优化与管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能旨在帮助用户优化 Bright Data 的爬取服务成本。提供了详细的成本估算模型、缓存策略和使用量监控代码，指导用户在进行大规模网络数据采集时，选择最合适的产品和最佳的预算管理方案。
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Bright Data 网页数据爬取指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了如何使用 Bright Data 的 Web Unlocker 代理进行网页爬取。它展示了如何绕过 CAPTCHA、指纹识别等复杂的反爬机制。内容提供了 Node.js 和 Python 两种语言的代码示例，指导用户通过代理端点或 REST API 实现数据抓取，适用于构建专业的爬虫或数据采集系统。
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进阶AI数据集标注工具

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SharpAI/DeepCamera
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这是一个用于创建高质量训练数据集的综合工具。它支持多种先进的标注方法，包括边界框绘制、SAM2像素级分割和DINOv3视觉定位等。系统集成了AI自动检测和目标跟踪功能，并将数据导出为标准的COCO格式，极大地优化了整个数据集构建流程。
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基金募集数据本地分析

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能指导用户如何利用本地数据分析方法自动化基金募集工作流。由于Finta缺乏公共API，本指南提供通过导出CSV数据，并使用Python (Pandas) 脚本计算销售漏斗指标、转化率和生成周报的专业方法，适用于投资跟踪和报告。
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