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直觉驱动的知识进化系统

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affaan-m/everything-claude-code

这是一个高级的、基于直觉（Instinct）的持续学习系统。它通过捕获每一次代码会话的工具使用和行为观察，自动识别用户的工作模式和偏好（如编码风格、错误修复）。系统将这些模式提炼为带置信度评分的“直觉”，并能将它们进化（Evolve）为可复用的技能、命令或专业代理，从而系统性地积累和提升AI辅助编程的知识和效率。

多指标交易信号生成器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该工具是一个多指标信号生成系统，它利用RSI、MACD、布林带等多种技术指标，为指定资产生成综合的买入/卖出信号。系统提供信号强度、置信度和风险管理建议，旨在帮助用户分析加密货币或股票市场，从而识别最佳的交易入场和退出时机。

临床证据检索与决策支持

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该工作流为临床专业人员提供了一个全面的证据检索和分析系统。它支持用户根据专业领域、证据级别等进行精确的临床文献检索，并能自动检查药物相互作用，查找各权威机构（如ACC/AHA, NICE）的最新临床指南。输出结果包含结构化引用、置信度和证据等级，旨在支持准确的临床决策。

结构化文本解析：正则与LLM决策框架

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affaan-m/everything-claude-code

这是一个实用的决策框架，指导用户在结构化文本（如表格、试题、发票）解析时，选择使用正则表达式还是大型语言模型（LLM）。核心思路是：利用低成本、确定性的正则匹配处理大部分（95-98%）的常见模式，并引入置信度评分机制，只在遇到低置信度的边界案例时，才调用昂贵的LLM进行二次校验，从而实现成本和精度的最佳平衡。

漏洞变体追踪

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trailofbits/skills

在确认初始漏洞后，基于模式逐步泛化并排查整站点的类似安全问题，辅以 ripgrep/Semgrep/CodeQL 等工具，系统记录位置、置信度与可利用性，助力漏洞审计与优先级排序。

AlphaFold结构访问

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通过 UniProt 编号获取 AlphaFold 预测的蛋白质结构，下载 mmCIF/PDB 文件，分析 pLDDT/PAE 置信度，并用于结构分析或药物研发流程。

扩散分子对接位点预测

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DiffDock 采用扩散深度学习预测蛋白-小分子结合构象与置信度，支持单个或批量虚拟筛选，辅助结构基础药物设计。

JASPAR转录因子结合位点工具

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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。

IOC威胁情报自动富集

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能旨在指导构建自动化工作流，用于利用多源威胁情报对原始的IOC（指标）进行自动富集。适用于集成到SOAR平台或Python管道中。通过自动查询VirusTotal、AbuseIPDB、MISP等多个数据源，可显著降低分析师的事件分诊时间，并标准化威胁上下文及置信度评分。

使用OpenCTI构建IOC富集流水线

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能指导如何使用OpenCTI平台构建自动化IOC富集流水线。通过集成VirusTotal、Shodan等外部威胁情报源，系统能自动为新采集的指标添加上下文信息、关联威胁行为，并计算置信度分数，极大地增强了安全分析的能力和威胁优先级判断。

指标生命周期管理系统

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该技能提供了一个系统化的框架，用于管理指标的完整生命周期，涵盖从初始发现、验证、富集、部署到监控和最终退役的全过程。它强调实施置信度衰减、追踪命中率和误报，以维护高质量、可操作的威胁情报数据库，最大限度地提高检测效率。

代码简化与重构审查

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该技能用于对代码差异（diff）进行全面审查，旨在提高代码的清晰度、可重用性、效率和整体质量。它会调用多个专业子代理（如复用性、效率、质量等）并行分析代码，识别出冗余、低效或不符合最佳实践的模式。用户可以在需要时应用高置信度、保证行为一致性的安全修复，从而安全地重构和优化代码。

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