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Umap 可视化工具

umap
sickn33/antigravity-awesome-skills
379
Umap 提供一致性流形近似的降维与可视化能力，适合从复杂高维数据中提取结构，在 2D/3D 布局中探索嵌入关系。
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健康数据集成与知识库查询

wellally-tech
sickn33/antigravity-awesome-skills
141
该技能旨在整合多个数字健康数据源（如Apple Health、Fitbit、Oura等）的数据，并将其连接到专业健康知识库。它负责数据导入、格式标准化和清洗，能够根据用户提交的健康数据，提供精准的知识推荐和健康管理建议。
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产品分析：指标与漏斗构建

analytics-product
sickn33/antigravity-awesome-skills
166
本技能提供全面的产品数据分析指南，覆盖事件追踪（如PostHog、Mixpanel）、用户漏斗、用户留存、用户分层（Cohort）分析、北极星指标定义和OKR设定。适用于需要构建完整数据分析体系，优化产品用户旅程，或进行数据驱动决策的场景。
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PrimeKG精准医学图谱查询

primekg
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
188
通过程序化脚本查询PrimeKG精准医学知识图谱的基因、药物、疾病与表型等实体及其关系，辅助药物发现、可复用性验证与表型网络分析。
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高级视频媒体处理与分析引擎

videodb
affaan-m/everything-claude-code
110
一个强大的多模态视频媒体处理工具。支持从本地文件、URL、直播流和桌面捕获获取内容。具备高级索引、时间轴编辑、转码、字幕生成、画中画等复杂功能。适用于内容创作、实时监控系统以及任何需要处理和分析视频/音频流的工作流。
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产品指标分析框架

product-analytics
alirezarezvani/claude-skills
119
适用于产品经理和数据分析师，用于构建完整的产品指标体系。本技能指导如何根据产品发展阶段（预PMF、增长、成熟期）定义关键KPI，并利用AARRR、留存曲线和漏斗模型进行深度分析，确保从数据洞察到产品决策的闭环流程。
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实验结果分析助手

analyze-results
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
355
处理机器学习实验输出，整理对比表、计算统计指标并提炼洞察，帮助用户在解读结果或进行比较时获得明确的观察与后续实验建议。
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分析Azure活动日志和安全威胁

analyzing-azure-activity-logs-for-threats
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
306
本技能指导用户使用KQL查询Azure Monitor活动和登录日志，用于进行专业的安全威胁检测。该技能可帮助安全分析师和SOC团队发现异常的管理员操作、权限提升、资源修改或地理位置异常，是进行云环境威胁狩猎和事件响应的关键工具。
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自动化AI数据采集代理

data-scraper-agent
affaan-m/everything-claude-code
301
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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研究新颖性查新工具

novelty-check
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
390
这是一个系统性的研究工具，用于对提出的技术方法或研究想法进行全面、多维度的新颖性检查。它能自动提取核心技术主张，通过搜索学术论文数据库（如arXiv、顶级会议记录），并结合跨模型验证，生成结构化的查新报告，帮助用户评估研究的独特贡献和最佳定位。
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学术论文图表生成

paper-figure
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
267
本技能用于根据实验数据（如JSON, CSV）自动生成高质量、符合学术规范的图表。它可以创建多种数据可视化图，包括折线图、柱状图、散点图、热图和比较表格，并设置统一的打印风格（如300 DPI，PDF格式）。这极大地简化了科研论文中数据结果部分的图表撰写流程。
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深度研究批判评审系统

research-review
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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本技能旨在为学术研究项目提供多轮、高深度的批判性评审，模拟顶级学术会议（如NeurIPS/ICML）的评审流程。它能帮助用户系统性地发现逻辑漏洞、提出缺失实验设计，并完善研究的核心论点，从而最大化论文被接受的可能性。
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