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内容驱动营收系统

content-to-pipeline
tech-leads-club/agent-skills
355
构建内容驱动的 GTM 系统，从反推传播渠道、再利用长文/视频/播客，到跟踪归因，让每篇内容都能推动可量化的营收与线索。
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SOC运营指标与KPI仪表盘

building-soc-metrics-and-kpi-tracking
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
206
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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发现影子IT云服务使用

detecting-shadow-it-cloud-usage
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能用于分析网络流量日志（代理、DNS、Netflow），目的是检测和发现未获授权使用的SaaS应用和云服务（即“影子IT”）。它通过对域名进行分类、量化数据传输量、计算风险评分，为安全和合规团队提供详细的发现报告。
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基于风险的SOC告警疲劳缓解

implementing-alert-fatigue-reduction
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一套系统化的方法论，用于缓解安全运营中心（SOC）的告警疲劳问题。它指导用户通过实施基于风险的告警（RBA），将海量、低质量的阈值告警，转化为具有高价值、高上下文的风险评分。核心在于量化告警质量，通过分析真阳性/假阳性比率，系统性地调优检测规则，从而大幅提升分析师的警报处理效率。
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MITRE ATT&CK检测技术映射与覆盖率分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能用于将观察到的攻击者行为、安全告警和检测规则映射到MITRE ATT&CK框架。它能够量化当前的安全检测覆盖率，帮助构建ATT&CK热力图，为SIEM告警打标签，并根据威胁行为者手册来优先排序安全控制措施，从而进行全面的安全风险评估。
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论文图表自动生成

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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本技能用于根据原始实验数据（如CSV, JSON）自动生成用于学术论文的高质量图表和比较表格。它支持折线图、条形图、散点图、热图、箱线图等多种数据可视化类型，并确保图表风格（如DPI 300，PDF格式）的专业一致性。只需提供图表计划和数据，即可批量化生成论文所需的视觉材料。
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融资演示深度解析

analyze-pitch-deck
davepoon/buildwithclaude
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逐页审查融资演示，与11页VC模板对照，量化评分，识别常见致命问题，并结合知名成功案例，提供可执行的融资优化建议。
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编码代理性能对比评估

agent-eval
affaan-m/everything-claude-code
430
本工具是一个轻量级的CLI，用于系统性地对多个编码AI代理（如Claude Code, Aider等）进行“过招”评测。用户通过定义YAML任务，指定代码修改、测试和判断标准，从而量化地获取诸如通过率、API成本、耗时和一致性等关键指标，帮助团队做出基于数据的最佳代理选择。
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Transformers.js JavaScript 机器学习

transformers-js
sickn33/antigravity-awesome-skills
337
在浏览器或 Node.js 中通过 Transformers.js 运行 Hugging Face 模型，涵盖文本、图像与语音任务，提供 Pipeline 抽象、设备选择与量化选项，可在客户端部署多模态推理，无需后端。
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金融市场数据API接入

alpha-vantage
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能提供连接Alpha Vantage的金融市场数据API，可获取超过20年的全球金融数据。涵盖股票、外汇、加密货币、大宗商品、经济指标和技术指标等，适用于进行量化研究、市场趋势分析和构建金融仪表盘。
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企业投资决策顾问

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alirezarezvani/claude-skills
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帮助企业评估设备、招聘、技术、地产等资本支出，通过 ROI、回收期、NPV、IRR 和机会成本比较，量化假设、标注风险并给出推荐，确保每一笔投资都有充分依据。
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Go语言性能优化与调优

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samber/cc-skills-golang
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本技能集提供了全面的Go语言性能优化方法论，涵盖了内存分配减少、CPU效率提升、垃圾回收调优、缓存设计、以及热点路径优化等高级主题。它指导用户遵循“测量-假设-改进-验证”的迭代流程，解决由性能分析工具（如pprof）发现的瓶颈，确保所有优化都是有针对性且可量化的。
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