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机构级股票研究分析
xvary-stock-research
sickn33/antigravity-awesome-skills
360
本技能利用公开的SEC EDGAR和市场数据,提供机构级别的股票深度分析。它支持生成结构化的、包含观点(Verdict)的股票研究报告,能够针对单个或两个标的进行评分和对比,评估股票的动能、稳定性、财务健康度及上行空间,为投资决策提供数据支持。
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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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实验计划执行部署桥
experiment-bridge
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
282
该技能旨在连接最初的创意构思与模型的实际部署。它接收结构化的实验计划,自动实现所需的代码,进行模型代码审查,并将实验部署到GPU上运行,最终收集初步的量化结果,形成高效的AI研究迭代闭环。
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AI驱动的开源情报关联画像
performing-ai-driven-osint-correlation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
357
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。
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结果证据与主张判断门
result-to-claim
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
336
本工具是在实验流程结束后使用的关键判断门。它系统性地评估原始实验数据和指标与既定研究主张之间的关系,旨在判断结果是否充分支持、是否矛盾或缺乏关键证据。它帮助研究团队决定下一步的行动方向,例如调整假设、补充数据或确认结论。
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搜索发表的学术会议和期刊论文
semantic-scholar
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
447
本技能用于搜索来自IEEE、ACM、Springer等主流学术会议和期刊的同行评审论文。与预印本服务(如arXiv)不同,它提供已发表的文献,包含引用次数、详细的发表信息和摘要,确保获取经过验证的学术研究成果。
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云端GPU算力资源调度
vast-gpu
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
490
该技能自动化管理云端GPU算力资源,用于AI和机器学习任务。它能分析您的模型需求和训练任务,自动计算所需的VRAM、GPU数量和预计运行时间,从而在vast.ai上匹配出最具成本效益和性能的最佳GPU实例,管理整个计算生命周期。
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全球金融市场数据接入
alpha-vantage
sickn33/antigravity-awesome-skills
175
本技能提供通过 Alpha Vantage API 接入全面的全球金融市场数据。用户可以获取股票、期权、外汇、大宗商品和加密资产的时间序列数据,包括历史价格(OHLCV)。此外,它还支持获取基本面指标(如市盈率、市值)、宏观经济数据(如GDP、CPI)和超过40种技术指标(如RSI、MACD),非常适合进行量化分析和金融建模。
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UniProt蛋白质数据库查询与分析
uniprot-database
sickn33/antigravity-awesome-skills
185
用于访问和查询UniProt蛋白质数据库,这是蛋白质序列和功能信息领域的权威资源。支持通过名称、基因或访问号搜索蛋白质,检索FASTA格式序列,实现跨数据库ID映射(如Ensembl, RefSeq),并分析GO术语等功能注释,是生物信息学数据分析的核心工具。
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数据图表可视化生成
chart-visualization
bytedance/deer-flow
170
该技能提供了一个全面的数据可视化流程,能够接收用户数据,并根据数据的特征(如时间趋势、类别比较、流程关系等)智能选择最合适的图表类型(如折线图、柱状图、饼图、散点图等)。它负责参数提取和调用JS脚本,最终输出高质量的图表图片和完整的生成参数。
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注释配置与审核队列管理
arize-annotation
github/awesome-copilot
134
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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安全洗牌JSON数据结构
shuffle-json-data
github/awesome-copilot
111
本工具具备数据工程师的角色,用于安全地随机重排JSON数组中的重复对象。在执行洗牌操作前,它会严格执行数据结构校验,确保所有对象具有一致的属性集,并且结构上不允许嵌套对象。这保证了在随机化过程中,数据的完整性和JSON的语法有效性不会受到任何破坏。
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