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网络流量安全分析自动化

performing-network-traffic-analysis-with-tshark
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
60
本技能利用tshark和pyshark自动化进行深度网络抓包（PCAP）分析。它适用于安全评估和事件响应场景，能够提取协议统计信息，识别可疑网络流（如端口扫描、心跳信标），并全面提取攻击指标（IOCs），包括IP、域名和URL。尤其擅长检测DNS隧道等复杂网络异常行为。
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使用Plaso进行取证时间线重建

performing-timeline-reconstruction-with-plaso
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南展示了如何使用Plaso（log2timeline）构建全面的数字取证超级时间线。它详细介绍了完整的操作流程，包括处理磁盘镜像和各种日志（MFT、注册表、浏览器历史），生成标准的CSV和JSONL导出文件，并在Timesketch等工具中进行可视化分析，从而实现深入的调查取证。
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AI模型知识结构化提取

bdistill-knowledge-extraction
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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股票技术分析与信号生成

stock-analyzer
FrancyJGLisboa/agent-skill-creator
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该技能提供全面的股票和ETF技术分析能力。它利用RSI、MACD、布林带等行业标准指标，生成可操作的交易信号。用户可以通过自然语言查询，进行股票间的技术比较、监控市场走势和识别图表形态，无需手动进行指标计算。
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机构级股票研究分析

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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X/Twitter帖子结构化阅读器

adhx
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能通过API将任何X/Twitter帖子（包括长文文章）转换为结构化的JSON数据。它可以提取作者信息、互动指标（点赞、转发）和完整的文章内容。它为LLM提供了比传统爬虫更稳定、更易于分析的结构化数据源，特别适用于内容总结和深度分析场景。
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勒索软件支付钱包分析

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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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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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多阶段AI学术图表生成

paper-illustration
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
273
这是一个先进的多阶段工作流，用于为学术论文生成符合出版标准的图表，如架构图和方法流程图。它采用严格的迭代循环和高级AI（Claude）进行监督，不断优化布局、配色和结构细节，确保生成的图表具有高保真度和专业性。
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AI驱动的开源情报关联画像

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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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交互式训练健康监测

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个交互式的训练监控工具，用于定期检查深度学习模型的运行状态和指标健康度。它会分析损失曲线、评估指标、梯度变化等关键指标，自动识别NaN值、发散、平台期等异常情况。根据检测结果，提供继续、等待或停止训练的决策建议，确保计算资源不会浪费在失败的模型上。
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金融市场数据API接入

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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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