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通过事件日志检测RDP暴力破解攻击

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能用于分析Windows安全事件日志（EVTX），检测远程桌面协议（RDP）的暴力破解攻击。通过解析失败登录事件（ID 4625）并关联成功登录事件（ID 4624），可识别攻击源IP、受害账户，帮助安全运营中心（SOC）进行威胁检测和事件响应。

实验计划执行桥接

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

该技能旨在作为概念构思与实际执行之间的桥梁。它接收结构化的实验计划文件，解析实验目标、关键指标和方法论。随后，它负责实现完整的实验代码（包括训练和评估脚本），执行代码复审，并部署到GPU上运行实验，最终收集初级结果，推动整个研究流程向前发展。

AI驱动的开源情报关联画像

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能利用AI和大型语言模型（LLM）的推理能力，关联来自多源的开源情报（OSINT）数据。它可以处理用户枚举、邮箱查询、社交媒体、域名记录和数据泄露等碎片化信息，生成统一的、高置信度的目标智能画像。这极大地提高了传统数据关联的效率和深度。

学术期刊论文检索

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

本技能通过语义学者API搜索大型学术数据库（如IEEE、ACM、Springer）中的已发表论文。它专注于提供经过同行评审的期刊和会议论文，并能提供完整的引用次数、出版物类型和详细的元数据，是查找经过验证的正式学术文献的最佳选择。

Power BI数据模型设计审查

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github/awesome-copilot

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。

AnnData：单细胞注释数据结构

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

AnnData是一个专业的Python库，用于处理和分析注释化的矩阵数据，尤其适用于单细胞基因组学和生物信息学领域。它能高效存储实验测量值（X）和多维度的元数据（obs, var等）。本技能支持读取、写入、子集和拼接大型复杂数据集（如.h5ad、.zarr），是进行scRNA-seq分析和集成scverse生态系统的关键工具。

基因调控网络推断

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Arboreto是一个强大的Python库，用于从各种基因表达数据集（如单细胞或批量RNA-seq）推断基因调控网络（GRN）。它利用GRNBoost2和GENIE3等算法，识别转录因子与目标基因之间的关键调控关系。支持Dask分布式计算，适用于大规模高通量转录组学分析。

综合分子生物学工具包

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Biopython是基于Python的综合性计算分子生物学工具包，功能强大。它用于处理生物序列（DNA、RNA、蛋白质），解析FASTA、GenBank、PDB等标准生物学文件格式，并支持程序化访问NCBI等大型数据库。适用于构建复杂的生物信息学流程，如序列比对、结构分析和系统发育树构建。

DeepTools：NGS数据分析工具包

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deepTools是一个全面的命令行工具包，用于处理和分析高通量测序数据。它支持ChIP-seq、RNA-seq、ATAC-seq等多种NGS实验类型。核心功能包括将BAM文件转换为归一化覆盖度轨道（bigWig），执行质量控制（QC），进行样本关联分析，并生成用于学术发表的热图和谱图等高质量可视化结果。

癌症依赖图谱查询分析

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利用该技能查询癌症依赖图谱（DepMap）数据，系统分析不同癌症细胞系对基因的依赖性。该工具可用于生物信息学研究，帮助研究人员识别特定癌症类型的关键致病基因、发现合成致死相互作用，并为肿瘤药物靶点验证提供科学依据。

生物信息学流程构建与部署

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Latch是一个强大的Python框架，专用于构建、部署和管理大规模、可扩展的生物信息学工作流。它支持将复杂的分析流程（如RNA-seq、AlphaFold等）作为无服务器管道运行，并集成了云数据管理和精细化的资源配置（GPU、CPU）。特别适合需要复现性、高可靠性的生物数据分析项目。

Polars：高性能数据处理框架

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Polars是基于Apache Arrow构建的高性能Python DataFrame库。它提供基于表达式的API和惰性查询优化，专为高效的ETL、数据分析和复杂数据管道设计。无论是在进行数据清洗、聚合计算，还是处理大规模数据集，Polars都能提供卓越的性能和优化能力。

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