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Foremost文件数据提取与恢复

performing-file-carving-with-foremost
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
301
该指南详细介绍了使用Foremost和Scalpel等工具进行高级数字取证文件提取（File Carving）。通过分析文件头尾签名，它能够在文件系统元数据丢失或损坏的情况下，从原始磁盘镜像或未分配空间中恢复特定的文件类型（如图片、文档等），是进行证据提取的关键技术。
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AI模型知识结构化提取

bdistill-knowledge-extraction
sickn33/antigravity-awesome-skills
215
bdistill工具能将AI模型的交互过程转化为结构化的知识库。它可以从闭源模型（会话内）和本地开源模型（通过Ollama）提取、结构化并打分特定领域的知识。用户可用于构建可检索的参考数据集、问答对，或生成用于传统机器学习的训练数据。
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实验计划至代码实现部署

experiment-bridge
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
242
该工作流旨在连接实验计划与实际可执行的代码。它读取结构化的实验路线图，自动生成或修改所需的代码脚本，处理环境配置和基准代码库。随后，它将实验部署到GPU计算资源上运行，并收集初步结果。此过程包含可选的跨模型代码审查，确保代码的逻辑正确性，是实现从研究假设到可衡量结果的关键步骤。
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Trackio：机器学习实验跟踪

hugging-face-trackio
sickn33/antigravity-awesome-skills
353
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。
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金融市场数据API接入

alpha-vantage
sickn33/antigravity-awesome-skills
285
该技能提供连接Alpha Vantage的金融市场数据API，可获取超过20年的全球金融数据。涵盖股票、外汇、加密货币、大宗商品、经济指标和技术指标等，适用于进行量化研究、市场趋势分析和构建金融仪表盘。
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全面数据质量审计与分析

data-quality-auditor
alirezarezvani/claude-skills
93
该工具是一个专业的、系统性的数据质量审计系统，用于全面评估数据集的完整性、一致性、准确性和结构有效性。它可以进行数据画像、异常值检测、缺失值机制分析，并输出数据质量评分（DQS），帮助用户在模型训练、数据清洗或实时监控中发现并修复数据问题。
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注释配置与审核队列管理

arize-annotation
github/awesome-copilot
133
本技能用于在Arize平台上创建和管理注释配置（如分类、连续、自由文本标签）和人工审核队列。它支持定义不同类型的标签结构，并允许用户通过Python SDK将人类反馈标签程序化地应用于项目跨度、数据集等，从而实现结构化的人工标注和模型监控。
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PostHog产品分析与功能自动化管理

posthog-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
259
该工具集通过Rube MCP自动化PostHog核心产品分析功能。用户可以实现事件数据捕获、查询和过滤、管理功能开关（创建、查看）以及获取用户详细资料。适用于需要集成高级产品跟踪、用户行为分析和A/B测试工作流的开发和数据分析场景。
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Arize实验评估与管理

arize-experiment
github/awesome-copilot
327
本技能提供了一套完整的Arize实验管理工具，用于AI模型性能的评估、比较和分析。用户可以使用它来创建、列出、获取和导出实验结果，支持进行模型基准测试和A/B测试，确保模型在特定数据集上的准确性。
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Arize数据集管理与查询

arize-dataset
github/awesome-copilot
132
该技能提供了一套完整的Arize数据集管理能力，支持数据集的创建、版本化、查询和导出。用户可以通过`ax` CLI执行数据集的CRUD操作、追加示例记录，并以JSON、CSV等格式导出数据。特别适用于需要为模型开发和测试准备测试数据、生成评估样本或获取黄金数据集的场景。
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蒙特卡洛监控创建

monte-carlo-monitor-creation
sickn33/antigravity-awesome-skills
418
指导用户先完成请求与表信息验证，再通过 MCP 的干运行工具生成 monitors-as-code YAML，由 CLI 或 CI/CD 方式应用，避免直接创建监控。
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元数据和日志推送到Monte Carlo

monte-carlo-push-ingestion
sickn33/antigravity-awesome-skills
458
该技能旨在帮助用户从任何数据仓库收集关键数据资产（包括元数据、数据血缘和查询日志），并通过推入式API直接发送到Monte Carlo。这解决了传统拉取收集器无法覆盖的场景，例如自定义血缘关系或缺失的查询历史记录。
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