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使用YARA进行恶意软件取证

performing-malware-triage-with-yara
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
430
本技能详细介绍了如何利用YARA规则进行快速的恶意软件取证和分类。内容涵盖了基于唯一字符串、特定字节序列和PE结构特征的规则编写方法。适用于安全分析师构建自动化检测流程、扫描端点或进行大规模威胁狩猎。
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利用Elastic SIEM进行威胁狩猎

performing-threat-hunting-with-elastic-siem
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
252
本技能指南旨在帮助安全运营中心（SOC）团队利用Elastic SIEM进行主动威胁狩猎。它教授使用KQL和EQL等高级技术，分析事件序列和可疑行为，以发现自动化检测规则遗漏的威胁。适用于验证安全检测的覆盖范围，并根据MITRE ATT&CK框架响应新的攻击战术。
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点击路径与状态一致性审计

click-path-audit
affaan-m/everything-claude-code
251
该工具用于审计用户交互流程（如按钮点击），以发现静态代码分析难以检测到的隐藏Bug。它追踪状态变化的完整序列，尤其能发现后续操作意外地抵消、矛盾或使UI处于不一致状态的问题，特别适用于复杂的全局状态管理架构（如Redux/Zustand）。
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行为心理学培育序列设计

sequence-psychologist
sickn33/antigravity-awesome-skills
180
本技能专注于设计基于行为心理学的多触点沟通流程，尤其适用于邮件培育序列、用户引导或销售漏斗优化。它利用好奇心、互惠原则和逐步承诺等核心心理学原理，确保每个接触点都自然地构建在前一个基础上，从而平稳地引导用户行为，实现有效且合乎伦理的说服和转化。
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心理学驱动的邮件标题优化

subject-line-psychologist
sickn33/antigravity-awesome-skills
227
这是一个基于认知心理学的技能，专门用于优化邮件主题行和通知文案。它运用好奇心缺口、自我指涉处理和模式中断等心理学原理，帮助用户为特定受众群体、邮件序列阶段和目标情绪（如紧迫感、相关性）设计高度吸引人的文案。核心目标是提高邮件打开率，确保文案具有真实的吸引力，而非误导性。
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Django 架构模式实践

django-patterns
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
212
展示 Django 项目结构、ORM 优化、DRF 序列化、信号与中间件等实践，强调服务层、批量操作与防反模式保障可维护与性能。
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蛋白质实验设计与分析平台

adaptyv
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
131
本技能集成了Adaptyv生物发现平台API，用于自动化蛋白质实验的设计、提交和结果分析。用户只需上传氨基酸序列，平台即可自动运行结合力、热稳定性等高通量检测，指导实验流程，加速生物医药的研发周期。
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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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生物信息学数据分析

bioservices
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
437
这是一个功能全面的Python库，为超过40个主要的生物信息学网络服务和数据库提供了统一的编程接口。它专为复杂的生物学工作流设计，支持跨数据库查询（如UniProt、KEGG、ChEMBL）、ID映射、蛋白质序列检索、通路分析以及运行BLAST等序列相似性搜索，极大地简化了来自多个生命科学资源的数据集成过程。
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DiffDock分子对接与构象预测

diffdock
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
353
DiffDock是一款基于扩散模型的深度学习工具，用于预测小分子配体与蛋白质靶点的三维结合构象。它支持结构生物学药物发现、批量虚拟筛选和先导化合物优化。用户可输入蛋白质结构（PDB）或序列，以及各类配体格式，输出预测的结合位点和置信度。该工具旨在预测构象，而非结合亲和力。
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ESM蛋白质语言模型与设计

esm
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
342
该技能基于ESM（进化尺度模型）系列，为蛋白质组学和计算生物学提供全流程解决方案。核心功能包括：利用ESM3进行蛋白质序列生成（从头设计）、结构预测（序列到3D结构）和逆向折叠（结构到序列设计）。同时，可以使用ESMC模型提取高质量蛋白质嵌入，支持功能注释和高级生物信息学研究。
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蛋白质糖基化分析与工程设计

glycoengineering
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
121
本技能提供全面的工具用于分析和工程化蛋白质的糖基化修饰。它可以扫描氨基酸序列识别N-糖基化位点（N-X-S/T）并预测O-糖基化热点。主要应用于优化治疗性抗体、设计疫苗抗原和分析生物类似物，从而改善蛋白质的稳定性、功能或免疫逃逸能力。
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