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科学研究与分析技能
claude-scientific-skills
sickn33/antigravity-awesome-skills
416
本技能旨在为用户提供科学研究和数据分析的结构化指导和最佳实践模式。它帮助用户系统化地组织研究思路,确保在进行学术探究、文献综述和复杂数据解读时,能够遵循严谨、科学的分析流程。
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Databricks部署自动化
databricks-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
484
该技能提供了一种声明式的自动化部署机制,用于管理Databricks中的各种资源,如工作流、数据管道和ML模型。用户通过编写YAML配置,以基础设施即代码(IaC)的方式定义资源和部署目标(开发、预生产、生产),从而实现可靠的持续集成/持续部署(CI/CD)流程,确保环境变更的平稳过渡。
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深度多维研究与报告生成
perplexity-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
113
该工作流利用Perplexity Sonar API执行深度、多轮次研究。它能够系统地将宽泛的主题分解为多个子问题,进行高效的批次查询,并保持上下文连续性。最终功能是将所有搜索结果、引文和答案进行去重和结构化,整合成一份完整的、可供参考的专业研究报告,适用于学术调研、市场分析等场景。
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Apache Spark性能优化与调优
spark-optimization
sickn33/antigravity-awesome-skills
81
详细介绍了Apache Spark作业的生产级优化模式和最佳实践。内容涵盖分区策略、内存管理、数据倾斜处理、连接优化(如广播连接和桶连接)以及资源调优,帮助用户解决大规模数据处理中的性能瓶颈,提升数据管道的运行效率。
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智能健康目标分析器
goal-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
215
本工具提供全方位的健康目标管理解决方案。它不仅能帮助用户设定符合SMART原则的目标,还能深度关联分析营养、运动和睡眠等多维度健康数据,追踪进度,分析习惯养成曲线。通过识别障碍、评估动机,并生成交互式可视化报告,为用户提供个性化、科学的健康优化建议。
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健康趋势与模式分析
health-trend-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
367
该工具用于深度分析长期的健康数据,跟踪体重、症状、用药依从性、化验结果、情绪和睡眠等多个维度的趋势。它可以识别关键变化、生活方式与健康指标之间的相关性,并提供数据驱动的风险评估、预测性洞察和改善建议,帮助用户进行主动的健康管理。
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使用UEBA检测内部威胁
detecting-insider-threat-with-ueba
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
230
本技能利用用户和实体行为分析(UEBA)结合Elasticsearch/OpenSearch,构建用户和实体的行为基线模型。它超越了传统的静态规则检测,通过计算异常得分和对等群体分析,来识别数据外泄、权限滥用或未授权访问等可疑行为,帮助组织主动发现高风险的内部威胁。
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网络C2信标检测与溯源
hunting-for-command-and-control-beaconing
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
454
本技能旨在通过分析网络流量日志(如DNS、代理和连接元数据),利用频率分析、抖动检测和信誉评分等技术,主动识别网络中被攻陷的设备,从而检测出与攻击者C2基础设施的周期性、恶意通信行为。适用于安全威胁狩猎和事件响应场景。
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鱼叉式网络钓鱼指标狩猎
hunting-for-spearphishing-indicators
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
443
本指南提供了一套结构化的威胁狩猎方法论,用于主动检测复杂的鱼叉式网络钓鱼攻击。它指导用户在邮件日志、端点遥测和网络数据等多个维度关联指标,以发现目标性威胁,支持安全事件响应和防御提升。
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账户操纵T1098威胁狩猎
hunting-for-t1098-account-manipulation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
447
本技能用于安全威胁狩猎,旨在检测网络攻击者利用T1098等技术进行的账户操纵行为。通过分析Windows安全事件日志(如4738、4728),识别异常的组权限变更、特权账户创建或SID历史注入,是进行事件调查和提升安全态势感知的关键方法。
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钻石模型入侵行为分析
implementing-diamond-model-analysis
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
82
本技能实现了钻石模型(Diamond Model)分析框架,提供了一个结构化的方法来分析复杂的网络入侵事件。它支持程序化地关联和分类事件,基于攻击者、能力、基础设施和受害者这四个核心要素。主要功能包括构建活动链、识别枢纽点和生成完整的威胁情报报告。
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DNS隧道检测与熵值分析
performing-dns-tunneling-detection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
85
本技能用于检测通过DNS协议进行的隧道式数据外泄(DNS Tunneling)。它通过计算DNS查询名称的香农熵、分析查询长度和子域名数量等统计指标,从而识别出非标准、可疑的流量模式。适用于安全评估、事件响应和威胁狩猎。
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