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加密货币实时新闻聚合器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该工具能从50多个权威来源聚合实时加密货币新闻。它通过RSS源和实时扫描，支持按特定币种、类别或时间范围进行深度筛选和评分。适用于市场趋势分析、追踪重大行业公告或全面了解加密市场动态。

NFT稀有度分析与排名

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

这是一个用于深度分析非同质化代币（NFT）的专业工具。它能够从OpenSea等API获取集合元数据，解析和标准化NFT的属性特征，并使用多种算法（如稀有度得分、信息熵）计算出精确的稀有度分数。用户可以使用它对整个系列进行排名、比较特定代币或分析特征分布，结果支持JSON或CSV导出，非常适用于加密艺术品和区块链资产的研究。

数据叙事与报告构建

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本技能旨在指导用户将原始、复杂的分析数据转化为引人入胜、具有行动指导意义的故事叙事。它涵盖了数据叙事的完整结构（背景、冲突、解决），以及如何结合数据、叙事和可视化这三大支柱，为高层管理人员、投资者和非技术人员撰写高影响力的报告和演示文稿，确保洞察力能驱动决策。

网页爬取与内容抓取工作流

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本工作流提供核心机制，用于将复杂的实时网站内容转换为干净、结构化的、适用于大型语言模型（LLM）的Markdown格式。它支持单页抓取、深度站点爬取以及大规模异步内容爬取，是构建健壮内容摄取管道的理想方案，能够可靠地从网页中提取结构化信息。

多指标交易信号生成器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该工具是一个多指标信号生成系统，它利用RSI、MACD、布林带等多种技术指标，为指定资产生成综合的买入/卖出信号。系统提供信号强度、置信度和风险管理建议，旨在帮助用户分析加密货币或股票市场，从而识别最佳的交易入场和退出时机。

gnomAD 变异频率查询

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K-Dense-AI/claude-scientific-skills

通过 gnomAD 的 GraphQL 接口获取人群等位基因频率、基因约束分数与 LoF 注释，支持罕见病变异解读与耐受基因识别。

钻石模型入侵行为分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能实现了钻石模型（Diamond Model）分析框架，提供了一个结构化的方法来分析复杂的网络入侵事件。它支持程序化地关联和分类事件，基于攻击者、能力、基础设施和受害者这四个核心要素。主要功能包括构建活动链、识别枢纽点和生成完整的威胁情报报告。

学术研究新颖性检查

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

这是一个高级的学术研究工具，用于系统性地检查拟议的研究方法或创新点是否具有新颖性。它能跨越多个知识源（如arXiv、Google Scholar等）进行多轮检索，并结合多阶段的AI推理过程，生成结构化的报告。帮助用户判断研究是否重复，并评估其贡献度，有效避免学术重复。

历史事件与纪念碑关联搜索

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EverMind-AI/EverOS

本技能用于指导用户通过历史事件关联搜索相关的纪念碑或地标。核心思路是将历史事件（如战役、重大日期）作为主要的搜索锚点，再定位相关的纪念设施或建筑。提供系统化的查询模板和反模式，确保在进行地理和历史信息检索时，能准确捕捉事件背景。

板球运动员生涯数据验证

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EverMind-AI/EverOS

本技能用于全面验证候选板球运动员的职业生涯数据。通过交叉比对维基百科或Cricinfo等来源的结构化信息，可以确认包括出生日期、首次亮相的比赛细节（包括赛制、对手、得分）、生涯里程碑及效力球队等所有关键约束。特别注意区分ODI、T20I和Test等不同赛制，确保数据准确性。

Python分子化学信息学工具包

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Datamol是一个基于RDKit的Python化学信息学工具库，它提供了一个简化的、Python化的抽象层，使复杂的分子操作变得易于使用。它支持SMILES解析、结构标准化、分子描述符计算、3D构象生成和高效批处理，非常适合在药物发现和化学研究流程中处理分子数据。

检测可用计算资源

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills

该技能用于主动检测和报告全面的系统资源，包括CPU核心、GPU类型（NVIDIA、AMD、Apple Silicon）、可用内存和磁盘空间。它生成一个详细的JSON报告，并提供基于上下文的策略性建议，指导用户优化科学计算流程。例如，它会推荐并行处理库（Dask, joblib）、内存外存储方法（Zarr）或合适的GPU加速后端，帮助用户在进行大规模数据分析或模型训练前做出架构决策。

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