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本能驱动学习系统

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affaan-m/everything-claude-code

通过全信赖钩子观察 Claude 会话，将细粒度的带置信度的“本能”整理成可重用的技能、命令或代理，支持导入导出和进化升级。

交易信号生成器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

多指标（RSI、MACD、布林带等）合成买卖信号，并附带置信度与风险参数，可对多个资产批量扫描、聚焦单票分析或导出结果，便于交易决策与自动化流程。

DeepConsult医学证据流程

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

执行 OpenEvidence DeepConsult 查询，整理多来源医学文献，生成置信度评估和结构化临床汇总，辅助复杂临床问题的研究与决策。

结构化文本正则与LLM

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affaan-m/everything-claude-code

提供解析结构化文本的策略：先用正则处理重复模式、标记低置信度项，再仅对边缘情况调用廉价 LLM 验证，兼顾成本与准确率。

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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K-Dense-AI/claude-scientific-skills

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

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

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

jaspar-database

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

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。

GitHub Actions 安全审查

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sickn33/antigravity-awesome-skills

为 GitHub Actions 工作流提供结构化安全审查，专注在可追踪的攻击路径与外部可利用点上，只上报含有真实利用场景的高/中置信度漏洞，适用于 workflow、复合动作和相关脚本的安全检查。

漏洞变体分析

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sickn33/antigravity-awesome-skills

基于已知漏洞的模式，指导全库变体搜索、抽象与验证，配合 CodeQL/Semgrep 模板收集实例并记录置信度与可利用性。

攻击活动归因分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

利用钻石模型与 ACH 评估基础设施、TTP、一致性、恶意软件、时间与语言等证据，帮助 SOC 分析员与威胁猎杀人员构建置信度归因判断。

勒索软件诱捕部署

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

部署诱捕共享、金丝雀文件和 Thinkst Canary 设备，通过欺骗告警在文件访问或修改初期识别勒索软件活动，作为现有EDR/SIEM的高置信度补充。

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