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认证策略指南

authentication-patterns

rohitg00/awesome-claude-code-toolkit

涵盖 JWT 访问及刷新令牌、认证/授权中间件、OAuth2 PKCE 登录、RBAC 权限模型及常见反模式与检验清单的安全认证实践参考。

认证策略指南

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rohitg00/awesome-claude-code-toolkit

涵盖 JWT 访问及刷新令牌、认证/授权中间件、OAuth2 PKCE 登录、RBAC 权限模型及常见反模式与检验清单的安全认证实践参考。

并行多智能体研究

infinite-gratitude

sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个先进的多智能体研究工具，专为执行深度、大规模的并行研究而设计。它协调十个专业智能体同时进行信息收集、综合和分析。适用于需要跨多个维度进行快速、广泛、实战检验的复杂主题，能显著加速知识发现和信息整合的过程。

进阶提示词库与应用指南

sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个全面的、经过实战检验的提示词库，旨在帮助用户提升与大型语言模型（LLMs）的交互质量。内容涵盖了从代码审查、系统架构设计到性能分析、技术写作和创意发想等多个高级场景，提供结构化的模板，确保AI输出的高质量和实操性。

系统负载和性能测试模拟

running-performance-tests

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

用于执行全面的性能测试、负载测试和压力测试。它可以模拟预期的峰值流量，帮助识别系统瓶颈、检测内存泄漏，并验证系统是否满足服务等级协议（SLA）的要求。适用于需要对系统稳定性进行专业、高强度的检验场景。

自动化假设发现流程

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Hypogenic 结合文献与数据，利用大模型自动生成与检验假设，适用于欺骗检测、内容识别、精神健康等经验研究，加速科研发现。

科学假设生成

hypothesis-generation

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

通过文献梳理、证据融合、竞品假设和实验设计，引导生成可检验的科学假设，并要求配备 AI 科学图示以完成报告。

PyDESeq2 差异表达分析

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

PyDESeq2 将 DESeq2 差异表达流程搬到 Python 中，可加载批量 RNA-seq 计数、设定设计公式、拟合模型、执行 Wald 检验并做 FDR 校正，支持 apeGLM 收缩及与 pandas/AnnData 流程衔接，便于导出基因级统计结果。

统计分析与假设检验指南

statistical-analysis

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

本技能提供系统性的统计分析流程指导，主要应用于学术研究。它帮助用户选择合适的假设检验方法（如t检验、方差分析、回归等），进行假设前提检查以及效应量计算。功能涵盖从数据诊断到生成符合APA格式的专业报告的全过程。

Python统计建模与计量分析

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Statsmodels是用于Python的专业统计建模和计量经济学库。它提供了一套完整的工具集，支持进行严格的统计推断，包括普通最小二乘回归（OLS）、广义线性模型（GLM）、混合效应模型和时间序列分析（ARIMA）。适用于计量经济学、生物统计学等领域，进行详细的诊断分析、系数估计和假设检验，生成专业报告。

艰难抉择框架

alirezarezvani/claude-skills

针对裁员、转型、联合创始人退出等无好选项的重大决策，提供可逆性检测、10/10/10后果评估、外部视角检验、利益相关者影响映射及沟通筹划等全流程辅助。

PyMC贝叶斯建模与推断

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

本技能详细介绍了使用PyMC进行贝叶斯模型构建和概率编程的完整流程。涵盖了从数据准备、建立分层模型（如线性回归、逻辑回归），到使用MCMC采样、进行后验预测检验（PPC）和模型诊断的全过程。适用于需要进行不确定性量化的科学研究和数据分析场景。

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