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OT网络分段与安全架构

implementing-network-segmentation-for-ot
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
294
本技能旨在指导如何在工控（OT）环境中实现安全网络分段。它基于Purdue模型和流量基线分析，利用VLAN、工业防火墙和数据二极管等技术，帮助用户将扁平化的OT网络划分为多个安全区域，从而实现从无缝切换到高安全性的分段架构，达到IEC 62443标准。
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Purdue模型ICS网络分段规划

implementing-purdue-model-network-segmentation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具基于Purdue模型，用于工业控制系统（ICS）的网络安全分段规划。它可以帮助用户将网络环境根据资产和数据流，划分为从物理过程层到企业层的多个安全区域。通过生成详细的防火墙规则和VLAN分配，从而严格控制OT和IT网络之间的数据交换，满足IEC 62443等工业安全标准。
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Laravel后端架构最佳实践

laravel-patterns
affaan-m/everything-claude-code
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本指南详细介绍了构建生产级、可扩展Laravel应用的最佳实践和架构模式。内容涵盖服务/Action层设计、Eloquent模型优化、依赖注入管理以及路由作用域绑定等核心技术，帮助开发者实现高内聚、低耦合的后端系统。
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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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AI驱动的开源情报关联画像

performing-ai-driven-osint-correlation
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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六边形架构模式实现

hexagonal-architecture
affaan-m/everything-claude-code
181
本指南详细介绍了六边形架构（端口与适配器模式），指导如何将核心业务逻辑从外部技术细节（如数据库、Web框架、API调用）中完全解耦。它强调定义明确的边界，确保领域模型独立性，从而极大地提升了系统的可测试性、可维护性，并允许在不重写业务规则的前提下替换基础设施。
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深度代码质量审计手册

quality-playbook
github/awesome-copilot
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这是一款全面的多阶段代码质量工程审计工具，旨在超越标准单元测试。它首先深入探索代码库的领域和架构，以推导出行为需求，随后执行一系列严格的测试，包括规范追踪的函数测试、三轮代码审查，以及多模型规范审计。该工具专门用于发现结构代码审查容易遗漏的关键缺陷，适用于任何编程语言。
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约束代谢模型分析

cobrapy
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
319
COBRApy是一个强大的Python库，用于进行基于约束的代谢模型分析。它支持加载、操作和优化生物体代谢模型（如SBML格式）。核心功能包括通量平衡分析（FBA）、通量变异分析（FVA）和基因/反应敲除模拟，是系统生物学和代谢工程领域不可或缺的分析工具。
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深化学：化学与生物机器学习

deepchem
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
396
DeepChem是一个全面的Python库，用于将机器学习应用于化学、生物和材料科学领域。它支持分子属性预测（如ADMET、毒性）、药物发现和材料设计等。该技能集提供了多种特征化方法（指纹、描述符、图表示），可处理SMILES和SDF等多种数据格式，支持高性能的图神经网络（GNN）模型。
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ESM：蛋白质设计与结构预测

esm
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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ESM提供先进的蛋白质语言模型，用于生物学理解、生成和结构预测。核心功能包括：生成具有特定功能的全新蛋白质序列、进行结构预测、执行逆向折叠（从结构设计序列）、以及提取高质量的蛋白质特征嵌入。适用于药物发现、生物信息学和蛋白质设计领域。
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数字病理全玻片图像处理库

histolab
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Histolab是一个用于数字病理学领域的全玻片图像(WSI)处理Python库。它能够自动化处理复杂的病理学任务，包括加载多种WSI格式、进行精细的组织区域分割（生成二值掩码），以及从病理切片中提取高质量的、信息丰富的切块。该库支持随机、网格和评分等多重切块策略，非常适合为深度学习模型准备标准化数据集，加速病理研究流程。
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PyTDC：药物发现机器学习数据集

pytdc
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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PyTDC是一个开放科学平台，专门为药物发现和治疗领域提供标准化、可直接用于AI训练的权威数据集和基准。它支持单实例预测（如ADME、毒性）、多实例预测（药物-靶点相互作用DTI）以及分子生成等多种核心任务，是药物机器学习模型开发和性能评估的必备工具。
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