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TileDB VCF 变体存储

tiledbvcf
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
466
TileDB-VCF 使用 TileDB 稀疏数组高效管理 VCF/BCF 变异数据，支持增量样本、并行区域查询、云本地存储与导出，适合群体基因组分析与变异数据库构建。
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Zarr 云端数组存储

zarr-python
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
499
Zarr 是一款 Python 工具，支持分块压缩、分片以及 NumPy/Dask/Xarray 兼容，适用于并行 I/O 和可扩展的云端科学计算流程。
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Hugging Face数据集查看器

hugging-face-dataset-viewer
sickn33/antigravity-awesome-skills
398
本技能提供Hugging Face数据集的只读查看API，用于探索、预览、搜索和过滤托管在平台上的结构化数据集。用户可以验证数据集、列出分片、分页获取内容，并检索完整的元数据和统计信息，适用于数据验证和数据提取流程。
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Hugging Face数据集管理与SQL查询

hugging-face-datasets
sickn33/antigravity-awesome-skills
196
该技能提供了一个全方位的Hugging Face数据集管理工具，支持数据集的初始化、配置和内容流更新。其核心功能是，利用SQL查询功能，允许用户直接在Hugging Face Hub上对数据集进行复杂的查询、过滤、聚合和转换，极大地提升了数据分析和数据管线构建的能力。
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口腔健康分析

oral-health-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
196
分析口腔健康记录，识别龋齿和牙周风险趋势，生成个性化护理建议，并可联动营养、慢性病、用药等数据做综合评估。
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高级视频媒体处理与分析引擎

videodb
affaan-m/everything-claude-code
110
一个强大的多模态视频媒体处理工具。支持从本地文件、URL、直播流和桌面捕获获取内容。具备高级索引、时间轴编辑、转码、字幕生成、画中画等复杂功能。适用于内容创作、实时监控系统以及任何需要处理和分析视频/音频流的工作流。
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分析云存储访问模式

analyzing-cloud-storage-access-patterns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
87
本工具用于检测主流云存储服务（AWS S3、GCS、Azure Blob Storage）中的异常访问模式。它通过分析审计日志，利用统计基线和时间序列异常检测技术，识别出非工作时间的大批量下载、新IP访问或API调用激增等可疑活动，是调查数据外泄或构建安全检测规则的关键手段。
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使用MISP分析威胁态势

analyzing-threat-landscape-with-misp
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具通过PyMISP查询MISP实例，计算详细的事件统计数据、IOC类型分布、威胁行为者集群和标签趋势。它生成全面的威胁态势报告，可视化时间趋势。适用于安全事件调查、总结主要威胁行为者或恶意软件家族，以及生成专业网络威胁情报报告。
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Timesketch取证事件时间线分析

building-incident-timeline-with-timesketch
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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Timesketch是一个强大的开源协作取证工具，用于构建事件时间线。它可以摄取、规范化并分析多源事件数据（包括日志、工件和Plaso输出），从而重建复杂的攻击链，并用于文档化安全事件调查。适用于需要多分析师共同协作进行深入取证调查的场景。
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使用MISP收集威胁情报

collecting-threat-intelligence-with-misp
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能详细介绍了MISP（恶意软件信息共享平台）的部署与使用。用户可以配置多种威胁源（如TAXII、CSV），并利用PyMISP Python API，自动化地抓取、存储和关联来自社区及商业来源的IOC和威胁事件，构建完整的威胁情报采集管线。
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利用AI检测业务邮件欺诈

detecting-business-email-compromise-with-ai
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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内部数据泄露检测与分析

detecting-insider-data-exfiltration-via-dlp
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供结构化流程和Python代码示例，用于检测内部数据泄露行为。通过建立用户行为基线和进行统计异常分析，它分析端点、云存储和邮件日志中的异常模式。适用于安全运营中心（SOC）进行内部威胁调查、DLP违规监控和构建高级行为分析规则。
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