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Seaborn统计可视化库
seaborn
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
472
Seaborn是一个用于创建专业级统计图形的Python库。它专注于数据科学领域的探索性数据分析和多变量可视化。用户可以利用它轻松绘制关系图、分布图(如直方图、KDE图)和复杂的多面板图,非常适合进行深入的数据洞察。
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零样本时间序列预测模型
timesfm-forecasting
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
300
该技能利用Google的TimesFM基础模型,实现零样本时间序列预测。无需用户进行模型训练,即可对任何单变量时间序列(如销量、传感器数据或天气数据)进行高效预测。结果包含点预测值和校准的预测区间,提供了完整的概率预测视图,适用于各种时间序列数据分析。
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TorchDrug 图神经工具集
torchdrug
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
296
TorchDrug 是基于 PyTorch 的图神经网络工具箱,针对分子、蛋白质与生物知识图谱,支持性质预测、生成、逆合成与知识图谱推理,并提供丰富数据集与预设模型方便定制。
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X/Twitter数据爬取与自动化工具箱
x-twitter-scraper
sickn33/antigravity-awesome-skills
142
这是一个全面强大的X/Twitter数据爬取和自动化工具箱。它支持深度关键词搜索、用户资料查询、批量导出粉丝和媒体内容,并能实现自动发布、回复和实时事件监控。适用于市场调研、社交媒体监听和内容自动化管理等场景。
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InterPro蛋白注释工具
interpro-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
174
通过 InterPro REST API 与 Python 示例快速查询蛋白家族、结构域、功能位点等信息,支持功能预测、结构域组合分析以及 GO 注释,服务于蛋白组注释或进化研究流程。
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运动数据分析与健康指导
fitness-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
394
本技能用于深度分析用户运动日志,追踪运动量、强度和频率的长期变化趋势。它可以量化跑步、力量训练等运动的进步情况,并分析运动数据与血压、体重等健康指标的关联性,从而生成科学、个性化的训练优化建议。
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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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PyMC贝叶斯建模与推断
pymc
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
111
本技能详细介绍了使用PyMC进行贝叶斯模型构建和概率编程的完整流程。涵盖了从数据准备、建立分层模型(如线性回归、逻辑回归),到使用MCMC采样、进行后验预测检验(PPC)和模型诊断的全过程。适用于需要进行不确定性量化的科学研究和数据分析场景。
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中医体质分析器
tcm-constitution-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
493
分析中医体质数据,识别主导与兼夹体质,评估体质特征、风险和变化趋势,并生成个性化养生建议,可关联营养、运动、睡眠等健康数据。
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DNS日志分析:检测数据泄露与C2
analyzing-dns-logs-for-exfiltration
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于分析DNS查询日志,以检测通过DNS隧道、DGA或隐蔽的C2通道进行的复杂数据泄露攻击。它利用熵值分析、查询量异常检测和子域名长度分析等高级技术,帮助安全运营中心(SOC)识别出绕过传统网络安全控制的威胁。
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使用MISP分析威胁态势
analyzing-threat-landscape-with-misp
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具利用MISP平台对网络安全威胁态势进行全面分析。它可以查询事件统计、分析IOC类型分布(如IP、域名、哈希),识别主要的威胁行为者和恶意软件家族,并追踪时间趋势。适用于安全运营中心分析师进行事件响应、威胁狩猎和构建检测规则。
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Windows预取文件取证分析
analyzing-windows-prefetch-with-python
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能使用Python解析Windows预取文件(.pf),帮助安全分析师重建详细的应用执行历史。它在事件响应中至关重要,可用于检测重命名二进制文件、识别可疑执行模式,并为深入的数字取证调查构建准确的时间线。
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