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构建可扩展设计系统

design-system
affaan-m/everything-claude-code
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本指南旨在指导构建一套可扩展、高维护性的设计系统。涵盖了设计令牌（Design Tokens）、可重用组件、布局模式等核心要素。帮助团队确保产品在不同平台上的设计和实现高度一致，并强制执行可访问性标准。
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深度伪造语音检测与反欺诈系统

detecting-deepfake-audio-in-vishing-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能用于检测语音钓鱼（vishing）攻击中使用的AI生成深度伪造音频。它通过提取MFCC、频谱质心等关键声学特征，并利用机器学习模型进行分类判断，以确定录音的真实性。支持批量取证分析，生成信心评分和详细报告，是网络安全和反欺诈调查的关键工具。
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使用Zeek日志检测横向移动活动

detecting-lateral-movement-with-zeek
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了如何分析Zeek网络日志（包括SMB、NTLM、DCE/RPC等），以检测攻击者在网络内部的横向移动行为。通过识别管理员共享访问、账户喷洒和远程服务执行等关键指标，为事件响应和网络取证提供重要的线索。
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无服务器函数注入检测与防御

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能旨在全面检测和防御无服务器环境（如AWS Lambda）中的代码注入和权限提升攻击。它结合了静态代码分析（查找`eval`、`exec`等危险函数）、事件源监控（S3、SQS、API Gateway）和IAM权限审计，构建了完整的云安全防御体系，有效保护无服务器应用免受恶意攻击。
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实验计划执行部署桥

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该技能旨在连接最初的创意构思与模型的实际部署。它接收结构化的实验计划，自动实现所需的代码，进行模型代码审查，并将实验部署到GPU上运行，最终收集初步的量化结果，形成高效的AI研究迭代闭环。
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结构化公式推导与理论构建

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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用于结构化地推导复杂的科研公式和理论模型。它可以将零散的方程、笔记和假设转化为一份逻辑清晰、可供发表的完整推导包。特别适用于需要构建严谨的理论脉络、明确模型假设或确定推导目标范围的科学研究场景。
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医疗临床决策支持系统开发模式

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affaan-m/everything-claude-code
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本模块提供一套完整的临床决策支持系统（CDSS）开发模式，用于集成到电子病历（EMR）工作流中。功能包括药物相互作用检查、基于体重/年龄/肾功能的剂量校验，以及各种临床评分（如NEWS2）。核心设计遵循纯函数原则，确保系统高度可测试和安全可靠，显著提升患者用药和诊断的准确性。
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临床病历系统开发最佳实践

healthcare-emr-patterns
affaan-m/everything-claude-code
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这是一份详细的指南，用于构建可靠的电子病历（EMR）和电子健康记录（EHR）系统。它涵盖了患者安全协议、结构化临床工作流、药物相互作用检测、审计追踪和可访问性标准等关键领域。适用于开发高可靠性、高合规性的医疗IT解决方案。
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医疗健康安全评估系统

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affaan-m/everything-claude-code
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这是一个为医疗健康应用程序部署设计的自动化验证系统。它通过运行多个强制性测试门（如临床决策支持系统准确性、受保护健康信息泄露检查和数据完整性检查），来强制执行严格的患者安全标准。任何关键门测试的失败都会自动阻止部署，确保在CI/CD流程中达到合规性，保障患者安全。
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医疗健康PHI/PII合规模式

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affaan-m/everything-claude-code
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本模式提供了一套全面的指南，用于构建符合HIPAA、GDPR等全球标准的医疗健康应用。它详细介绍了保护受保护的健康信息（PHI）和个人身份信息（PII）的最佳实践，包括实现强大的访问控制、行级安全（RLS）以及强制性的审计追踪，适用于任何处理患者或临床数据的功能。
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本地大型语言模型评估工具

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于在本地硬件上运行Hugging Face Hub模型的综合评估。它支持多种评估框架，包括`inspect-ai`和`lighteval`，并提供灵活的后端选择（如`vllm`, Transformers, 或`accelerate`），以优化性能和兼容性。适用于本地GPU基准测试、烟雾测试和后端选择，但不负责远程任务调度或结果发布。
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ML实验跟踪与监控

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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Trackio是一个用于记录、可视化和分析机器学习训练实验的工具。它提供Python API用于训练过程中的实时指标记录和异常告警，并提供命令行接口（CLI）用于查询历史数据。用户可以使用它来持续监控训练状态、诊断模型问题（如损失发散），是构建自动化ML工作流的关键组件。
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