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SciPy 科学计算库工具

scipy
sickn33/antigravity-awesome-skills
499
SciPy 提供开源算法和工具，覆盖积分、优化、统计与信号处理等领域，方便科研人员与工程师构建稳定的数值计算应用。
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雅恩·勒昆深度学习技术

yann-lecun-tecnico
sickn33/antigravity-awesome-skills
66
本模块集合了雅恩·勒昆的深度学习技术，覆盖了从CNN基础原理到反向传播的核心理论，并深入探讨了先进的自监督学习（SSL）模型，如SimCLR、MAE和最前沿的JEPA架构。内容不仅有理论讲解，还提供了完整的PyTorch代码，适用于需要深入理解和实现复杂计算机视觉模型的高级开发者。
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高级库存需求规划框架

inventory-demand-planning
affaan-m/everything-claude-code
140
这套框架用于优化多门店零售环境的库存水平和补货计划。它涵盖了先进的需求预测技术（如指数平滑、机器学习），根据需求波动计算安全库存，估算促销提振效应，并生成可执行的采购订单，以最大限度地减少缺货和积压。适用于管理复杂SKU组合的专业人员。
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SaaS 指标健康教练

saas-metrics-coach
alirezarezvani/claude-skills
62
扮演资深 SaaS CFO，收集收入、客户和成本数据，计算核心指标并与细分市场的基准比较，明确指出 Watch/Critical 的优先问题并提供本月可执行建议。
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AI搜索准备度报告生成器

geo-report
zubair-trabzada/geo-seo-claude
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该技能整合所有维度（技术、内容、结构化数据等）的GEO审计结果，生成一份专业的、面向客户的最终报告。它会计算综合的GEO准备度得分，并将复杂的审计发现翻译成非技术性的、可执行的商业洞察，帮助业务所有者制定优化AI搜索可见性的优先行动计划。
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AI智能体工作流编排

dmux-workflows
affaan-m/everything-claude-code
242
用于管理和协调涉及多个AI智能体和任务的复杂工作流。它支持将任务分配给多个工作节点，处理运行时错误，并将分散的结果进行智能合并，适用于大规模、分布式的人工智能计算流程。
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分析机器学习实验结果

analyze-results
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
195
本工具用于深度分析机器学习实验结果，支持读取JSON/CSV格式的多个结果文件。它可以计算统计指标，根据模型配置和超参数生成详细的对比表格，并提炼出可执行的洞察。适用于需要解读原始实验数据、比较不同模型性能或规划后续研究方向的场景。
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使用MISP分析威胁态势

analyzing-threat-landscape-with-misp
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
475
本工具通过PyMISP查询MISP实例，计算详细的事件统计数据、IOC类型分布、威胁行为者集群和标签趋势。它生成全面的威胁态势报告，可视化时间趋势。适用于安全事件调查、总结主要威胁行为者或恶意软件家族，以及生成专业网络威胁情报报告。
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SOC运营指标与KPI仪表盘

building-soc-metrics-and-kpi-tracking
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
135
本技能用于构建全面的安全运营中心（SOC）性能指标和KPI仪表盘。它能够利用SIEM数据计算关键指标，包括平均检测时间（MTTD）、平均响应时间（MTTR）和告警质量比率。适用于SOC管理层、合规审计以及需要量化安全态势的持续改进项目。
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漏洞老化及SLA合规性追踪

building-vulnerability-aging-and-sla-tracking
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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提供一套完整的漏洞老化和SLA合规性追踪系统。该系统根据漏洞的严重性（如关键级14天）计算补救时间，并整合自适应修正因子和自动化升级路径。适用于建立安全合规政策、量化修复效率和进行风险管理审计。
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云基础设施渗透测试指南

conducting-cloud-infrastructure-penetration-test
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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使用 Pacu、ScoutSuite、Prowler 等工具，从 IAM、存储、计算、无服务器和网络视角系统地测试 AWS、Azure 与 GCP 的云环境安全，识别配置风险与攻击路径。
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事故后经验教训分析

conducting-post-incident-lessons-learned
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
185
提供一套结构化的安全事件复盘流程，用于在安全事件完全解决后，进行无指责的总结。重点在于使用“5个为什么”等方法找出根本原因、计算关键指标（如平均检测时间MTTD），并生成可操作的改进措施，从而提升未来的事件响应能力和流程效率。
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