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供应链风险审计助手

supply-chain-risk-auditor
trailofbits/skills
452
系统梳理项目依赖，借助 GitHub 数据识别维护者单一、失效、低热度等高风险组件，便于在安全评估前集中精力处理，并给出更稳健的替代方案。
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PyTorch几何图神经指南

torch-geometric
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
399
全面介绍了如何使用 PyTorch Geometric 构建图神经网络，涵盖图数据结构、常用数据集与变换、图卷积层及异构图支持，帮助你快速完成节点、链接和图级任务。
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TorchDrug 图神经工具集

torchdrug
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
296
TorchDrug 是基于 PyTorch 的图神经网络工具箱，针对分子、蛋白质与生物知识图谱，支持性质预测、生成、逆合成与知识图谱推理，并提供丰富数据集与预设模型方便定制。
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Zotero文献管理Python封装

pyzotero
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
136
这是一个用于与Zotero Web API v3交互的Python封装客户端。它允许用户程序化地管理学术文献资料，实现文献记录、集合、标签和附件的增删改查。非常适用于构建自动化研究工作流、批量导出引文或将Zotero数据集成到其他研究应用中。
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多平台品牌声誉监控

apify-brand-reputation-monitoring
sickn33/antigravity-awesome-skills
52
该技能提供了一个全面的框架，用于从多个主流平台（如Google地图、Booking、Facebook、Instagram等）抓取和监控品牌评论、评分及提及情况。它支持结构化数据采集和情感分析，帮助用户实时掌握品牌声誉，并生成可用于市场调研和报告的报告。
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多平台竞品情报分析

apify-competitor-intelligence
sickn33/antigravity-awesome-skills
171
该工具提供全面的竞品情报分析，能够从谷歌地图、预订网站、脸书、Instagram、YouTube和TikTok等多个主流平台采集和分析数据。它可以提取竞争对手的内容、定价、广告策略、评论情绪和市场定位等结构化数据。适用于需要进行深度市场基准测试、制定产品或营销战略的研究人员和专业人员。
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电商数据采集与市场分析

apify-ecommerce
sickn33/antigravity-awesome-skills
422
该工具提供全面的电商数据爬取能力，可从各类电商平台提取产品信息、价格波动、用户评论和卖家数据。适用于市场调研、竞争对手分析、价格监控以及品牌声誉管理，帮助用户获取全面的市场洞察。
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多平台市场情报采集

apify-market-research
sickn33/antigravity-awesome-skills
171
本工具利用Apify Actors，从谷歌地图、Facebook、Instagram、Booking.com等多个主流平台高效采集结构化市场数据。它用于市场尺寸评估、区域需求分析、价格趋势监控和消费者行为研究，帮助用户获取全面的商业洞察，发现商业机会和潜在风险。
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多平台趋势发现分析

apify-trend-analysis
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该工具利用Apify Actors，整合了Google趋势、Instagram、Facebook、YouTube和TikTok等主流平台的趋势数据。它能帮助用户采集从热门话题、流行音乐到市场热点等全方位的用户行为数据，从而深入洞察市场脉搏，优化内容创作和营销策略，实现最佳的市场覆盖。
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X推特数据采集与监控平台

x-twitter-scraper
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供完整的X（Twitter）数据访问能力。用户可以通过关键词或用户ID搜索推文，获取用户资料和详细的互动指标（点赞、转发）。它支持批量爬取粉丝、关注列表，并具备实时账户监控、设置Webhook以及运行抽奖活动等功能，是一个强大的社交媒体数据分析和情报工具。
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BindingDB 亲和力查询

bindingdb-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
257
通过 BindingDB 的 REST 接口或下载表格获取药物-靶标的 Ki/Kd/IC50/EC50 亲和力数据，辅助靶点驱动的药物发现、SAR 分析、先导化合物评估和基准数据集构建。
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SaaS MVP开发蓝图与指南

saas-mvp-launcher
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南旨在提供一个从零到一构建SaaS最小可行产品（MVP）的完整蓝图。它涵盖了从市场想法验证、选择现代技术栈（如Next.js, Supabase）到架构设计、数据库建模、支付集成（Stripe）的全部关键步骤，确保项目具备生产级水准，并提供了详细的预发布清单。
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