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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
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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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机器学习实验结果分析

analyze-results
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该工具用于深入分析复杂的机器学习实验结果，支持从JSON/CSV等多源数据定位结果。它可以计算详细的统计数据，生成跨超参数变体的对比表，并提供结构化的观察、解释和后续实验建议，帮助用户高效解读实验发现。
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使用OpenCTI构建IOC富集流水线

building-ioc-enrichment-pipeline-with-opencti
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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。
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SOC运营指标与KPI仪表盘

building-soc-metrics-and-kpi-tracking
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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漏洞老化与补救时效管理

building-vulnerability-aging-and-sla-tracking
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一个全面的漏洞老化和SLA跟踪框架。它帮助组织根据漏洞的严重性（如关键、高危）制定和执行补救时限，计算关键性能指标（KPIs）如平均修复时间（MTTR），并通过自动化报告和升级流程，确保安全合规性和风险可控性。
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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
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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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Zeek日志回波行为检测

detecting-beaconing-patterns-with-zeek
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具旨在对Zeek网络连接日志（conn.log）执行统计分析，用于检测潜在的C2（命令与控制）回波行为。通过计算连接时间间隔的标准差和变异系数，可以识别出具有高度规律性、低抖动特征的周期性网络通信，是安全威胁狩猎和事件调查的关键技术。
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云端密码货币挖矿检测

detecting-cloud-cryptomining-activity
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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利用 AWS、Azure、GCP 原生安全服务融合 GuardDuty/Defender/SCC 发现、计算异常、网络流量以及容器和无服务器行为，从而识别并响应云端未经授权的加密货币挖矿活动。
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