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搜索 CRS ，共找到 14 条记录

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Buttercup 服务调试指南

debug-buttercup

trailofbits/skills

指导在 crs 命名空间内调试 Buttercup CRS 的服务问题，涵盖 Pod 状态排查、日志分析、资源压力诊断、Redis 健康检查以及队列侦测，帮助快速定位重启、磁盘、Redis 级联故障等常见异常。

Ocrspace 自动化工作流

ocrspace-automation

ComposioHQ/awesome-claude-skills

通过 Composio 的 Ocrspace 工具与 Rube MCP 构建自动化流程，强调先搜索工具、校验连接、遵循 schema、复用会话与分页处理，便于可靠执行 OCR 任务。

GeoPandas 空间分析库

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

GeoPandas 基于 pandas 和 shapely，处理地理矢量数据（SHP/GeoJSON/GeoPackage/PostGIS），支持坐标系转换、空间连接、叠置、缓冲、面积距离计算及静态与交互式地图，适用于各类空间分析流程。

使用ModSecurity进行Web应用安全日志记录

implementing-web-application-logging-with-modsecurity

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本指南详细介绍了如何配置ModSecurity WAF和OWASP CRS，用于实现全面的Web应用安全审计日志记录。内容涵盖了从初始部署、规则调优以减少误报、配置详细审计日志，到将日志集成到SIEM系统进行威胁检测的关键步骤。

KubeSphere持续集成/部署管理

kubesphere-devops-pipeline

kubesphere/kubesphere

本技能用于管理KubeSphere DevOps中的持续集成/持续部署（CI/CD）流程。它利用Kubernetes自定义资源（CRs）来定义、触发和监控复杂的构建工作流，实现云原生自动化。适用于在Kubernetes环境中自动化应用的构建、测试和部署流程。

GeoPandas 矢量数据审计

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

面向 Python 的 GeoPandas 工作流指南与本地审计工具，覆盖 GeoSeries、GeoDataFrame、空间运算、CRS 处理与矢量数据读写，并提供来源校验、几何有效性、隐私脱敏等安全门禁。

TPM度量启动与远程认证验证

validating-tpm-measured-boot-attestation

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能提供一套完整的TPM 2.0安全流程，用于验证系统启动链的完整性。它涵盖本地验证（读取PCR和重放事件日志）和远程认证（生成和验证带签名的引文）。主要用于零信任环境、检测固件篡改或建立安全密钥基线。

银行金融实证数据分析

jbf-data-analysis

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南提供构建和审计金融和银行实证研究数据及估计管线的全流程框架。内容涵盖从CRSP、Call Reports等多种专业来源的数据构建、固定效应、稳健性检验（如危机时期、大银行影响）以及确保结果可复现性。核心目标是提供具有经济意义的专业分析流程。

学术研究可复现性与数据政策指南

jbf-replication-and-data-policy

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细介绍了根据《银行与金融杂志》（JBF）和爱思唯尔Option C要求，构建完整、可复现的研究数据包的最佳实践。它涵盖了数据可用性声明、代码结构化、以及处理专有或受限数据的要求，确保学术研究的透明度和可验证性。

企业金融实证数据分析

jcf-data-analysis

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本工具指导用户进行顶尖金融期刊所需的实证数据分析。流程涵盖多数据源的企业面板构建、复杂公司财务变量的构造、高级计量经济学方法（如高维固定效应、聚类误差）的实施，以及系统性的稳健性检查和可重复性策略规划，确保研究的严谨性。

JCF期刊数据与代码复现政策

jcf-replication-and-data-policy

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为《公司金融杂志》（JCF）投稿作者提供全面的数据可用性与代码复现指导。它详细介绍了如何遵循Elsevier的Option C要求，重点指导作者撰写数据可用性声明并构建研究存档。特别强调了处理受版权保护的商业数据库（如Compustat、CRSP）的最佳实践：应分享变量构建代码和访问说明，而非原始数据。

金融实证研究与数据分析

jfqa-data-analysis

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南旨在指导用户进行顶级金融期刊级别的实证研究与数据分析。它覆盖了从金融数据源（如CRSP、Compustat）的构建、异常值处理（Winsorizing）到运用复杂计量模型（固定效应、聚类标准误、Fama-MacBeth）的完整流程。核心目标是实现分析结果的绝对可复现性和学术严谨性，确保所有步骤和筛选条件均可追溯。

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