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使用KAPE进行Windows取证分析

triaging-windows-with-kape
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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KAPE（Kroll Artifact Parser and Extractor）是用于事件响应的专业取证工具。它能在无法进行完整磁盘镜像的情况下，快速、有针对性地从目标Windows系统收集关键的数字证据，包括注册表、事件日志、浏览器数据等。它使分析师能够迅速构建可防御、可解析的证据集，加速初期调查和事件遏制流程。
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Hugging Face应用部署指南

huggingface-spaces
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供一套完整的Hugging Face Spaces应用构建、部署和维护指南。它指导用户根据需求（如Gradio前端、Docker容器或静态网页），选择合适的SDK和硬件资源（包括ZeroGPU和专业GPU），并提供最佳实践，确保机器学习应用能高效、成功地部署上线。
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数据事故根因分析

monte-carlo-analyze-root-cause
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能用于系统性地调查数据故障，包括数据新鲜度延迟、数据量异常、模式变更和ETL流程失败。它通过结合Monte Carlo的观测性元数据和可选的直接数据查询，引导代理执行全面的调查流程，从而找出问题的根本原因。
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数据资产健康度检查

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能利用Monte Carlo的可观测性平台，为数据资产生成全面的健康报告。它会检查数据的新鲜度、活跃警报、监控覆盖率、资产重要性以及上游依赖关系，适用于用户需要评估数据表可靠性或状态的场景。
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蒙特卡洛数据质量修复

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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用于处理和修复由数据质量监测工具（如Monte Carlo）发现的警报或数据事件。该技能指导用户执行完整的调查、根因分析和影响评估，并协调调用各种外部工具和API，从而提出并执行合适的修复或缓解措施，确保数据问题彻底解决。
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网页搜索与内容获取工具

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能包为AI智能体提供全面的网络搜索和内容抓取能力。支持进行深度研究，获取最新的网络信息，并能高效处理各类多媒体内容，包括PDF文档、YouTube视频转录以及GitHub代码文件。使用时需严格遵循查询策略，确保信息获取的完整性和准确性。
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网页结构化数据提取

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ruvnet/ruflo
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本技能用于从渲染的网页中提取结构化数据，包括文本、表格和属性值。它增强了传统爬虫能力，要求所有提取的字符串必须经过AIDefence的PII和提示注入安全检测，确保数据安全。支持创建可复用的提取模板，并能进行单次查询。
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成本支出预测与预算规划

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ruvnet/ruflo
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用于进行前瞻性的成本支出预测。它根据最近的消耗窗口计算出日均成本消耗率，并将其线性外推到7天、30天等多个时间周期。此外，如果配置了预算，系统还能预测出预算耗尽的具体时间点，特别适用于SRE和财务的成本预算规划。
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自动化AI数据采集代理

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affaan-m/ECC
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该代理旨在为任何公开数据源（如招聘板、价格、新闻等）构建一个全自动、AI驱动的数据采集系统。它能定时抓取数据，利用免费的大语言模型（如Gemini Flash）进行数据富集和分析，并将结果结构化地存储到Notion、Sheets或Supabase等数据库中。适用于需要持续监控和跟踪网络数据的场景。
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预测市场智能情报分析

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affaan-m/ECC
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本技能用于提供全面的、仅供阅读的预测市场情报。它可以帮助用户研究市场事件、比较不同的交易平台，分析流动性和底层资产。它生成基于来源的综合报告，旨在提供深入的市场背景和洞察，但绝对不提供投资或交易建议。
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生物医学文献检索与分析

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affaan-m/ECC
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本指南提供了一个系统性的生物医学文献检索和数据提取工作流。内容涵盖了使用MeSH词汇和高级字段标签构建复杂的PubMed查询，设置日期和文献类型过滤器，并提供了基于NCBI E-utilities的Python API工作流。适用于进行系统综述、文献挖掘和科研数据监控。
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递归决策与证据账本

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affaan-m/ECC
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适用于需要进行多次迭代、深度计算和严格决策流程的复杂场景（如模型优化、系统部署或交易策略）。它强制建立一个结构化“账本”，详细记录每一次试验的输入、当前状态、历史最佳结果和决策依据。核心目标是确保所有结论均基于可追溯、可验证的证据，并严格控制每一步的推进门禁。
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