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Rube MCP Abuselpdb 自动化
abuselpdb-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
119
通过 Rube MCP 和 Composio 提供的 Abuselpdb 工具包自动化运行流程,包含先搜索工具、确认连接、遵循模型字段再执行操作,确保每次调用都遵守最新 schema。
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AlphaFold结构访问
alphafold-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
470
通过 UniProt 编号获取 AlphaFold 预测的蛋白质结构,下载 mmCIF/PDB 文件,分析 pLDDT/PAE 置信度,并用于结构分析或药物研发流程。
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PDB结构浏览器
pdb-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
130
通过 RCSB PDB 搜索蛋白或核酸结构、下载 PDB/mmCIF/Binary 坐标文件、获取实验元数据并批量处理,为药物发现、蛋白工程和结构生物学提供数据支撑。
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妥协指标威胁分析
analyzing-indicators-of-compromise
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
501
本技能用于对IOC(如IP地址、域名、文件哈希)进行多源威胁情报分析。通过查询VirusTotal、AbuseIPDB、MISP等系统,评估指标的恶意程度、所属威胁活动,并确定阻断或监控的优先级,是安全事件响应和威胁溯源的关键步骤。
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IOC威胁情报自动富集
automating-ioc-enrichment
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
362
本技能旨在指导构建自动化工作流,用于利用多源威胁情报对原始的IOC(指标)进行自动富集。适用于集成到SOAR平台或Python管道中。通过自动查询VirusTotal、AbuseIPDB、MISP等多个数据源,可显著降低分析师的事件分诊时间,并标准化威胁上下文及置信度评分。
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OpenCTI威胁指标富集管道
building-ioc-enrichment-pipeline-with-opencti
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
157
本技能指导构建基于OpenCTI的自动化威胁指标(IOC)富集管道。使用OpenCTI的STIX 2.1模型和内置连接器,从VirusTotal、Shodan等多个外部情报源拉取深度上下文信息。管道能够自动富集新摄入的指标,关联已知攻击者和活动,并生成置信度评分,辅助分析师提升优先级。
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MISP 威胁情报平台构建
implementing-threat-intelligence-platform
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
65
基于 PyMISP 构建 MISP 威胁情报平台,采集多源 IOC、关联事件、标注 ATT&CK 技术、通过 VirusTotal 与 AbuseIPDB 丰富数据,并导出 STIX 2.1 供 SIEM 使用。
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IOC指标富集自动化
performing-ioc-enrichment-automation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
262
该技能自动化对威胁指标(IOC)进行多源富集,集成了VirusTotal、AbuseIPDB、Shodan等多个威胁情报源。它可以为IP地址、域名、URL等提供综合的风险评分和处置建议,帮助安全运营中心(SOC)分析师在告警分流和事件调查中快速评估风险和缩小调查范围。
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利用手册进行安全事件分类分级
triaging-security-incident-with-ir-playbook
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
440
本工具提供了一个完整的安全事件响应(IR)流程。它能够从SIEM平台接收告警,结合威胁情报和资产数据进行数据富集,从而对事件进行类型分类和严重性评分。最终实现自动化创建工单并通知相应的响应团队,确保安全运营流程的标准化和高效性。
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Biopython 生物信息学工作流
biopython
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
418
提供 Biopython 工作流,用于序列操作、FASTA/GenBank/PDB 文件解析、系统发育分析、BLAST 自动化、结构分析,以及通过 Bio.Entrez 访问 NCBI/PubMed。
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DiffDock蛋白配体对接
diffdock
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
242
使用 DiffDock 和 DiffDock-L 预测蛋白质与小分子的结合构象,支持 PDB 或序列输入加 SMILES/SDF/MOL2,涵盖批量对接、构象筛选与置信度解读,不用于结合亲和力预测。
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科学论文数据与代码可用性指南
cell-data
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
303
本指南详细介绍了科学论文中数据和代码可用的标准化要求,旨在确保研究结果的可重复性。它指导用户将原始数据和分析代码存入如GEO、PDB、Mendeley Data和Zenodo等认可的公共存储库,并提供了撰写标准化“三点声明”的格式,确保投稿流程的规范性和完整性。
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