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AWS CloudTrail日志分析与安全审计
implementing-cloud-trail-log-analysis
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
259
本指南详细介绍了如何配置AWS CloudTrail日志,并利用Amazon Athena进行深度SQL查询,实现AWS环境的全面安全监控。掌握日志分析技术,可用于检测未经授权的访问、权限提升行为和可疑API操作,是进行合规性审计和安全取证的必备技能。
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使用PhotoRec进行取证数据恢复
recovering-deleted-files-with-photorec
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
452
本指南提供了一个完整的取证工作流程,用于从损坏的存储介质、取证磁盘镜像或文件系统损坏的设备中恢复已删除的文件。它利用PhotoRec的文件签名分析引擎,即使文件系统受损,也能成功恢复数据。流程涵盖了文件验证、哈希生成和证据整理等高级取证分析步骤。
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股票分析器
stock-analyzer
FrancyJGLisboa/agent-skill-creator
115
为股票和ETF提供技术分析,支持RSI、MACD、布林带和均线等指标计算,可用于交易信号生成、个股比较和技术条件监控。
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勒索软件支付钱包分析
analyzing-ransomware-payment-wallets
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
190
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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多层知识库管理与同步
knowledge-ops
affaan-m/everything-claude-code
327
本框架旨在管理和同步跨越多个存储层(包括本地文件、内存、向量存储和Git仓库)的知识库。它提供了一个结构化的体系,用于知识的摄取、组织、去重和检索,确保知识在复杂的开发和运营场景中具备持久性和单一事实来源。
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Power BI数据模型设计审查
power-bi-model-design-review
github/awesome-copilot
264
这是一个全面的Power BI数据模型设计审查工具。它旨在指导用户评估数据模型的架构完整性、关系设计质量、存储模式选择、数据质量和性能优化。适用于任何需要确保BI模型具备高性能、高可维护性和高扩展性的场景。
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生物学化学/数值精准匹配
bio-chemical-numeric
EverMind-AI/EverOS
429
当生物学问题涉及特定的化学化合物名称、精确的浓度值(如“0.330 mg/100g”)或分类学同义词计数时,使用此技巧。通过使用引号进行精确匹配,并结合多个具体的化合物名或数值,可以极大地提高搜索的唯一性和准确性,尤其适用于生物化学和植物学研究。
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Gtars 基因组区间工具包
gtars
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
259
Gtars 用于本地基因组区间建模、集合运算、重叠计数、共识覆盖、标记化、片段处理以及 refget/BEDbase 规划,支持 Python、Rust 和 CLI。
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LaminDB 生物数据管理
lamindb
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
350
LaminDB 是一个开源的、原生谱系的数据湖,专为生物数据集和模型设计。它支持数据的查询、追踪、验证和 FAIR 合规性,兼容多种存储格式。用户可追踪计算工作流,通过 Bionty 进行本体注释,管理单细胞测序等生物数据,确保可复现性和团队协作。
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Polars Bio 基因组区间分析工具
polars-bio
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
181
基于 Polars 的高性能基因组区间运算与生物信息文件读写库,支持 overlap、nearest、merge、coverage、complement、subtract 等操作,以及 BED/VCF/BAM/GFF 等格式读写,支持流式与云存储,是 bioframe 的快速替代方案。
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Python基因组文件处理
pysam
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
146
Python基因组文件处理库,支持读取、查询、过滤和写入SAM/BAM/CRAM、VCF/BCF、FASTA/FASTQ等格式,提供pileup、覆盖度分析、索引和CRAM参考操作功能。适用于需要低级别流式访问基因组数据的生物信息学工作流。
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Zarr 分块数组存储
zarr-python
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
382
使用 Zarr-Python 3 存储和处理大规模多维数组,支持分块、压缩与并行 I/O,可通过 fsspec 读写 S3/GCS 等云存储,并兼容 NumPy、Dask 和 Xarray,适用于科学计算流水线。
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