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区块链内存池分析工具

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该工具用于实时监控区块链内存池（Mempool），深入分析待处理交易、Gas价格波动、DEX交换以及潜在的MEV套利机会。它帮助加密交易员和研究人员优化交易成本和时机，适用于多链环境的专业分析。

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该工具用于实时监控区块链内存池（Mempool），深入分析待处理交易、Gas价格波动、DEX交换以及潜在的MEV套利机会。它帮助加密交易员和研究人员优化交易成本和时机，适用于多链环境的专业分析。

配置 Databricks Webhooks 与事件通知

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本技能提供了配置 Databricks 作业的全面通知和事件驱动工作流指南。内容涵盖设置多种通知目标（如 Slack、Teams、邮件、PagerDuty），并在作业生命周期事件（成功、失败、启动）时触发警报。此外，还展示了使用系统审计表监控事件和创建自动化 SQL 告警，用于关键数据管道的监控。

跨链桥监控与数据分析

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该技能用于对DeFi生态系统中的跨链桥进行全面监控和比较分析。它可以跟踪总锁定价值（TVL）、交易量、典型费用和实时转账状态，覆盖以太坊、Arbitrum、Polygon等主流网络。适用于用户研究桥接安全性、比较不同转账路径，或追踪特定交易哈希。

追踪加密巨鲸资金流向

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能用于实时监控加密货币市场中大额交易和“巨鲸”钱包的资金流向。它可以分析交易所的资金流入流出情况，帮助用户判断市场是处于积累（买入）还是抛售（卖出）压力，为专业的投资和市场分析提供关键的实时数据支持。

OpenRouter API 审计与追踪

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能用于为OpenRouter API调用实现结构化的审计日志记录。它自动捕获完整的调用元数据，包括总成本、令牌消耗、模型信息、延迟和状态。此外，还支持PII脱敏处理，并将日志写入SQLite数据库，非常适合需要合规记录、成本监控和深度调试的生产环境。

加密货币价格追踪与历史数据查询

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

这是一个专业的加密货币市场监控工具，提供超过一万种币种的实时价格、24小时涨跌幅和深度历史数据。用户可以查询单个币种、查看预设的投资组合列表（如Top 10、DeFi），并以CSV或JSON格式导出详细的K线图数据，是构建加密资产分析和投资决策的基础数据层。

妥协指标威胁分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

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。

对抗方基础设施追踪系统

building-adversary-infrastructure-tracking-system

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该系统用于自动化追踪并绘制敌对威胁行为者的C2网络图谱。通过整合被动DNS、WHOIS数据、证书透明度和IP富集等多种数据源，实现基础设施的交叉引爆（Pivoting），帮助安全分析师发现共享托管模式、监控域名重用，并构建完整的威胁情报关系图谱。

自动化AI数据采集代理

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affaan-m/everything-claude-code

该代理旨在为任何公开数据源（如招聘板、价格、新闻等）构建一个全自动、AI驱动的数据采集系统。它能定时抓取数据，利用免费的大语言模型（如Gemini Flash）进行数据富集和分析，并将结果结构化地存储到Notion、Sheets或Supabase等数据库中。适用于需要持续监控和跟踪网络数据的场景。

Trackio：机器学习实验跟踪

hugging-face-trackio

sickn33/antigravity-awesome-skills

Trackio是一个全面的实验跟踪库，用于记录、可视化和管理机器学习训练过程中的指标和警报。它通过Python API支持在训练过程中记录指标和设置诊断警报。同时，CLI接口支持指标的查询和仪表盘展示，并将数据同步到Hugging Face Spaces，特别适用于自动化和远程的ML实验监控流程。

交互式训练健康监测

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

这是一个交互式的训练监控工具，用于定期检查深度学习模型的运行状态和指标健康度。它会分析损失曲线、评估指标、梯度变化等关键指标，自动识别NaN值、发散、平台期等异常情况。根据检测结果，提供继续、等待或停止训练的决策建议，确保计算资源不会浪费在失败的模型上。

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