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鱼叉式网络钓鱼指标狩猎
hunting-for-spearphishing-indicators
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
443
本指南提供了一套结构化的威胁狩猎方法论,用于主动检测复杂的鱼叉式网络钓鱼攻击。它指导用户在邮件日志、端点遥测和网络数据等多个维度关联指标,以发现目标性威胁,支持安全事件响应和防御提升。
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基于风险的SOC告警疲劳缓解
implementing-alert-fatigue-reduction
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
301
本技能提供了一套系统化的方法论,用于缓解安全运营中心(SOC)的告警疲劳问题。它指导用户通过实施基于风险的告警(RBA),将海量、低质量的阈值告警,转化为具有高价值、高上下文的风险评分。核心在于量化告警质量,通过分析真阳性/假阳性比率,系统性地调优检测规则,从而大幅提升分析师的警报处理效率。
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行业威胁态势评估分析器
performing-threat-landscape-assessment-for-sector
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
83
该工具用于对特定行业(如金融、医疗、能源)进行威胁态势评估。通过分析目标威胁行为体、常见攻击载体和行业漏洞,生成可操作的风险情报。帮助组织进行安全投资规划和高层风险报告。
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实验计划执行桥接
experiment-bridge
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
489
该技能旨在作为概念构思与实际执行之间的桥梁。它接收结构化的实验计划文件,解析实验目标、关键指标和方法论。随后,它负责实现完整的实验代码(包括训练和评估脚本),执行代码复审,并部署到GPU上运行实验,最终收集初级结果,推动整个研究流程向前发展。
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社交图谱加权排名分析
social-graph-ranker
affaan-m/everything-claude-code
364
这是一个先进的网络情报工具,用于计算加权图谱分数,描绘到达目标的最优路径。它能够识别潜在的引荐人,衡量跨连接的“桥梁价值”,并帮助用户判断是否需要温和引荐或直接外联。对于需要掌握核心排名数学原理的用户尤其适用。
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统计显著性与A/B测试分析
statistical-analyst
alirezarezvani/claude-skills
322
该工具是专业的统计分析助手,专注于A/B测试和假设检验。它可以帮助用户计算实验所需的样本量,执行Z检验、T检验和卡方检验等专业统计分析,并核心区分“统计显著性”与“实际意义”,确保基于严谨的统计证据做出产品和商业决策。
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学术论文术语精准翻译
paper-term-translation
EverMind-AI/EverOS
76
当研究问题使用口语化或笼统的描述时,本功能能够将其转化为标准、精准的学术术语。它帮助用户识别并提供多个同义词候选,从而提高论文搜索的精确度。通过优化搜索关键词,结合数值和时间约束,确保检索结果高度相关,高效定位关键学术文献。
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生物学化学/数值精准匹配
bio-chemical-numeric
EverMind-AI/EverOS
429
当生物学问题涉及特定的化学化合物名称、精确的浓度值(如“0.330 mg/100g”)或分类学同义词计数时,使用此技巧。通过使用引号进行精确匹配,并结合多个具体的化合物名或数值,可以极大地提高搜索的唯一性和准确性,尤其适用于生物化学和植物学研究。
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物种特征综合识别技术
bio-taxonomic-combo
EverMind-AI/EverOS
91
本指南提供了一种高级的物种识别方法论。它教授如何利用多个生物学特征(如栖息地、形态、行为和地理范围)进行组合推理,以精准定位目标物种。核心技巧包括:当问题涉及国家人口统计学信息时,应首先利用人口增长或地方特有物种等信息锁定国家,从而极大地缩小物种搜索范围。
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综合分子生物学工具包
biopython
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
180
Biopython是基于Python的综合性计算分子生物学工具包,功能强大。它用于处理生物序列(DNA、RNA、蛋白质),解析FASTA、GenBank、PDB等标准生物学文件格式,并支持程序化访问NCBI等大型数据库。适用于构建复杂的生物信息学流程,如序列比对、结构分析和系统发育树构建。
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代谢模型与系统生物学分析
cobrapy
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
137
COBRApy是一个强大的Python库,用于约束性重构与分析(COBRA)。它支持进行代谢模型的构建、模拟和分析,特别适用于系统生物学研究。核心功能包括通量平衡分析(FBA)、通量变异分析(FVA)、基因或反应缺失突变体模拟,以及优化生长培养基。支持SBML、JSON、YAML等多格式代谢模型。
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DeepChem:分子结构与化学计算
deepchem
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
484
DeepChem是一个综合性的Python库,专为将机器学习应用于化学、材料科学和生物学等领域设计。它支持分子属性预测(如ADMET、毒性),利用图神经网络(GNNs)训练模型,并处理多种分子数据格式(SMILES, SDF)。该库提供了丰富的特征化选项,是药物发现和计算化学研究的强大基础工具。
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