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Trackio：机器学习实验跟踪

hugging-face-trackio
sickn33/antigravity-awesome-skills
353
Trackio是一个全面的实验跟踪库，用于记录、可视化和管理机器学习训练过程中的指标和警报。它通过Python API支持在训练过程中记录指标和设置诊断警报。同时，CLI接口支持指标的查询和仪表盘展示，并将数据同步到Hugging Face Spaces，特别适用于自动化和远程的ML实验监控流程。
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自动化GDPR数据主体访问权处理

implementing-gdpr-data-subject-access-request
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具提供端到端的GDPR数据主体访问请求（DSAR）自动化解决方案。它涵盖身份验证、利用正则表达式和NER在不同数据源（数据库、文件）中发现个人身份信息（PII），并将数据映射到GDPR第15条要求的七大信息点，从而确保合规且可审计地响应数据主体请求。
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后量子密码迁移评估工具

performing-post-quantum-cryptography-migration
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具用于评估组织系统在向后量子密码学（PQC）迁移方面的准备程度，以符合NIST标准。它执行全面的加密库存扫描，识别易受量子攻击的算法（如RSA、ECDH、ECDSA），并评估采用混合TLS配置（如ML-KEM和ML-DSA）的可行性。适用于企业级基础设施的密码敏捷性评估和迁移规划。
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跨栈代码库资产审计

repo-scan
affaan-m/everything-claude-code
351
repo-scan是一款强大的代码库审计工具，能够对大型、复杂的跨技术栈项目进行全面的资产分析。它能将代码文件分类为项目代码、第三方依赖或构建产物，并识别嵌入的外部库和版本。通过生成交互式HTML报告，为代码的归属权、冗余度提供四级评估（核心资产/提取/重构/废弃），是进行单体仓库重构和架构规划的必备利器。
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学术期刊论文检索

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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本技能通过语义学者API搜索大型学术数据库（如IEEE、ACM、Springer）中的已发表论文。它专注于提供经过同行评审的期刊和会议论文，并能提供完整的引用次数、出版物类型和详细的元数据，是查找经过验证的正式学术文献的最佳选择。
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UniProt蛋白质数据库查询与分析

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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用于访问和查询UniProt蛋白质数据库，这是蛋白质序列和功能信息领域的权威资源。支持通过名称、基因或访问号搜索蛋白质，检索FASTA格式序列，实现跨数据库ID映射（如Ensembl, RefSeq），并分析GO术语等功能注释，是生物信息学数据分析的核心工具。
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跨库数据查询

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K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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访问 78 个科研、生物医药、材料和经济数据库的 REST 接口，针对化合物、基因、通路、临床试验、专利、经济指标、天气等需求，查询并返回原始 JSON 及所用数据库和接口信息。
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工作空间能力审计与推荐

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affaan-m/everything-claude-code
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这是一个用于进行开发工作空间全面、只读的审计工具。它能分析活跃的代码库、已安装插件、连接的服务和环境配置，识别出当前功能上的缺失点。根据分析结果，它会推荐最适合的ECC原生技能、钩子或工作流，帮助用户优化开发架构和流程。
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Python交互式可视化绘图库

plotly
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Plotly是一个功能强大的Python绘图库，用于创建高度互动、可发布质量的可视化图表。它支持超过40种图表类型，涵盖散点图、热力图、K线图、地理地图等。非常适合构建复杂的交互式仪表板、进行深度探索性数据分析，或制作富含悬停、缩放等功能的网络演示。
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营造真实稀缺与紧迫感

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能模拟行为心理学专家，专注于设计和应用真正可信的稀缺性和紧迫感机制。它指导用户如何利用真实的限制（如库存、时间或容量）来构建有说服力的信息，促使用户采取行动，同时严格遵守道德准则，确保沟通既具有说服力又维护了用户的信任和自主选择权。
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基于证据的组件配置规划

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affaan-m/everything-claude-code
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该工具根据项目代码库的实际证据，生成精确的组件目录（ECC）安装计划。它避免了加载冗余的完整组件包，而是将技能、规则和命令分类为“日常必需”（DAILY）和“库/参考”（LIBRARY）两类。核心目标是根据代码证据确定项目真正需要的最小组件集，优化开发环境的纯净度和效率。
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遵循现有模式的API连接器构建

api-connector-builder
affaan-m/everything-claude-code
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本指南用于指导开发者如何构建新的API连接器或提供程序，要求其严格遵循目标代码库已有的集成架构和模式。核心目标是在不引入新架构的前提下，完成新的集成，确保配置、认证、错误处理和测试风格等方面的系统一致性。
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