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PyOpenMS 质谱分析平台

pyopenms
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
263
PyOpenMS 通过 Python 封装 OpenMS，支持 mzML 等格式读取、信号处理、特征和肽段/蛋白鉴定、定量及代谢组分析等质谱计算流程。
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SHAP 模型可解释性

shap
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
318
提供 SHAP 相关指导，展示如何计算特征重要性、绘制解读图、调试模型、分析偏差与公平性，并对各种模型（树、深度、线性、黑盒）进行解释与比较。
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中医体质分析器

tcm-constitution-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
493
分析中医体质数据，识别主导与兼夹体质，评估体质特征、风险和变化趋势，并生成个性化养生建议，可关联营养、运动、睡眠等健康数据。
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检测Mimikatz执行模式

detecting-mimikatz-execution-patterns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
192
指导威胁狩猎人员通过命令行特征、LSASS 访问、二进制与内存模块等多源日志与 EDR/SIEM 数据，主动识别 Mimikatz 执行活动并支持响应与改善检测策略。
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蓝牙安全评估

performing-bluetooth-security-assessment
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
316
通过 Python bleak 库扫描 BLE 设备、枚举 GATT 服务、分析特征权限并定位未加密的敏感数据，帮助团队了解蓝牙设备安全风险并制定修复建议。
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识别语音钓鱼中的深度伪造音频

detecting-deepfake-audio-in-vishing-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
307
通过提取 MFCC 与频谱特征，对批量语音数据进行打分并生成取证报告，帮助事件响应、红蓝对抗或反语音钓鱼调查识别 AI 生成音频。
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勒索软件加密行为侦测

detecting-ransomware-encryption-behavior
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
213
实时监控熵值激增、文件 I/O 和行为特征，识别勒索软件式加密轨迹并在蔓延前触发告警和响应。
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Flutter特征化分层架构设计

architecture-feature-first
evanca/flutter-ai-rules
152
本技能指导如何使用特征化（Feature-First）和分层架构设计Flutter应用。它将应用分为UI层、逻辑（领域）层和数据层，清晰划分了组件间的职责边界。采用此架构可提高代码的可维护性和可测试性，是构建大型、复杂、可扩展业务应用的推荐实践。
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数据图表可视化生成

chart-visualization
bytedance/deer-flow
170
该技能提供了一个全面的数据可视化流程，能够接收用户数据，并根据数据的特征（如时间趋势、类别比较、流程关系等）智能选择最合适的图表类型（如折线图、柱状图、饼图、散点图等）。它负责参数提取和调用JS脚本，最终输出高质量的图表图片和完整的生成参数。
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信用风险数据清洗管道

datanalysis-credit-risk
github/awesome-copilot
242
面向贷前建模的信用风险数据清洗流程，处理原始数据、异常期、高缺失、低 IV/高 PSI/高相关特征，Null Importance 降噪并导出 Excel 清洗报告，方便质量评估与变量筛选。
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利用周边环境进行地理交叉定位

geo-surrounding-cross
EverMind-AI/EverOS
149
本技能指导用户如何通过组合多个独特的周边特征（如特定类型的商业设施或自然地标）进行交叉定位。它强调不能只依赖单一线索，而应将多个细节结合起来，形成独特的地理指纹，从而将大致区域缩小到精确位置，是进行深度信息检索的有效方法。
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物种特征综合识别技术

bio-taxonomic-combo
EverMind-AI/EverOS
91
本指南提供了一种高级的物种识别方法论。它教授如何利用多个生物学特征（如栖息地、形态、行为和地理范围）进行组合推理，以精准定位目标物种。核心技巧包括：当问题涉及国家人口统计学信息时，应首先利用人口增长或地方特有物种等信息锁定国家，从而极大地缩小物种搜索范围。
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