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Seatbelt 沙箱配置生成

seatbelt-sandboxer
trailofbits/skills
127
为 macOS 应用生成最小权限的 Seatbelt 沙箱配置，通过白名单方式限制文件、网络、IPC 等访问，适合在需要隔离、限制或防护高风险运行和供应链攻击的场景使用。
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Python离散事件模拟框架

simpy
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
63
SimPy是一个基于Python的流程化离散事件模拟框架。它专门用于构建和分析复杂的系统模型，例如制造系统、服务队列、网络流量或物流网络。该工具允许您模拟实体之间的交互、共享资源的竞争以及随时间变化的事件，从而进行容量规划和流程优化。
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STRING蛋白互作查询

string-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
99
通过调用 STRING REST API 查询蛋白互作网络、映射标识符、生成带证据着色的网络图，并对蛋白列表执行 GO/KEGG/Pfam 富集，支持跨物种分析与网络扩展。
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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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Apify 演员开发与部署指南

apify-actor-development
sickn33/antigravity-awesome-skills
130
本指南详细介绍了Apify Actors的开发和部署流程。学习如何创建、修改和部署无服务器应用（Actors），用于执行网络爬取、数据处理和自动化任务。内容涵盖了CLI环境配置、开发工作流全流程以及数据安全和代码最佳实践。
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通用网络数据抓取选择器

apify-ultimate-scraper
sickn33/antigravity-awesome-skills
180
这是一个AI驱动的通用爬虫选择器工具，帮助用户为复杂的网络数据抓取任务选择最佳的Apify Actor。它覆盖了Instagram、Facebook、TikTok、YouTube、Google Maps等主流平台，提供了一个统一的工作流，确保高效地完成数据提取。
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Git 工作树并行开发管理器

git-worktree-manager
alirezarezvani/claude-skills
498
用于管理Git工作树，实现多个功能分支的安全并行开发。它能标准化分支隔离、自动分配唯一的网络端口，并同步环境配置，确保多个开发代理或终端会话可以同时工作，互不干扰。同时提供检测和安全清理过时工作树的功能。
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JASPAR转录因子结合位点工具

jaspar-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
184
通过调用 JASPAR API 和 Python 工具，获取 TF 结合模型、将 PFM 转为 PWM 并在 DNA 序列中扫描高置信度的结合位点，辅助调控变异注释、ChIP/ATAC 解读及转录因子网络构建。
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Parallel Web 研究助手

parallel-web
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
293
Parallel Web 研究技能通过 Parallel Chat 与 Extract API 搜索网络、开展深度调研并生成带来源的摘要，支持模型选择、JSON 输出和引用验证，适合市场、新闻、技术及通用信息采集。
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AI技能安全审计器

skill-security-auditor
alirezarezvani/claude-skills
487
该工具是一个全面的安全扫描器，用于在部署前审计AI智能体技能。它分析源代码（包括Python、Bash、JS），检测命令注入、网络数据外泄和不安全反序列化等关键漏洞。此外，它还能扫描Markdown文件以发现提示词注入攻击，并评估依赖供应链风险，最终提供明确的通过/警告/失败的判定和修复指导。
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比特币闪电网络协议架构审查

lightning-architecture-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个专业的技能，用于对比特币闪电网络协议的架构和设计进行深度审查。它可以分析第二层（L2）的扩展性权衡，比较不同的通道工厂模型，并评估信任模型、链上占用空间、共识要求、活性保证等关键技术细节，确保协议设计的技术严谨性。
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