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勒索软件诱饵文件监控

deploying-decoy-files-for-ransomware-detection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
364
在高价值共享和终端部署诱饵文件，通过监控工具侦测其被勒索软件篡改或加密，快速触发告警，提升检测准确性并验证响应流程。
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提示注入防御检测器

detecting-ai-model-prompt-injection-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
223
通过正则匹配、启发式评分和 DeBERTa 分类器检测针对大模型的提示注入攻击，可在请求到达模型前拦截或标记恶意输入，适配校验层、审计与安全响应场景。
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检测npm与PyPI拼写劫持

detecting-typosquatting-packages-in-npm-pypi
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
350
通过从关键依赖生成可疑名称、查询 PyPI/npm 接口并结合 Levenshtein 距离、发布时间和下载异常等信号，帮助团队在纳入依赖前定位疑似拼写劫持包。
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实验计划部署与自动化执行

experiment-bridge
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
325
这是一个实验流程的自动化桥接工具。它接收结构化的实验计划，自动生成和实现所需的代码脚本（包括数据加载、模型训练和评估）。它管理从计划到代码、代码到部署的整个复杂流程，并包含跨模型的代码审查机制，确保实验的科学性和可复现性。
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公式推导助手

formula-derivation
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
140
引导研究者理清目标、假设、符号与推导策略，把零散公式或初步草稿组织成适合论文式理论草案或阻塞说明的连贯推导材料。
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科学研究基金提案生成

grant-proposal
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
231
本技能旨在将初步的研究想法和文献资料，转化为符合特定资助机构要求的结构化、可提交的提案。它支持国内外主流的基金格式（如NSF、NSFC、KAKENHI、ERC等），涵盖了从科学意义、研究可行性、预算规划到预期成果的全流程撰写指导。帮助用户撰写出具有高度学术规范和说服力的研究提案。
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临床决策支持系统模式

healthcare-cdss-patterns
affaan-m/everything-claude-code
449
提供可集成 EMR 的临床决策支持开发模式，涵盖药物交互、剂量校验、NEWS2 等评分及警报分类，确保患者安全核心功能零副作用可测试。
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医疗安全评估系统

healthcare-eval-harness
affaan-m/everything-claude-code
233
面向医疗应用部署的自动化评估套件，覆盖临床决策支持、PHI 泄露、数据完整性、工作流与系统集成等安全门槛，一旦关键项失败即阻断上线，守护患者安全。
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本地Hugging Face模型评估

hugging-face-community-evals
sickn33/antigravity-awesome-skills
103
本技能用于在本地硬件上对Hugging Face Hub上的大模型进行专业的评估和基准测试。它支持使用`inspect-ai`和`lighteval`等评估框架，帮助用户选择最佳推理后端（如`vllm`、Transformers或`accelerate`），进行全面的烟雾测试和任务选择。该技能专注于本地执行流程，不负责远程作业编排或结果发布。
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Gradio：构建交互式AI应用

hugging-face-gradio
sickn33/antigravity-awesome-skills
406
Gradio是一个用于构建和分享机器学习演示应用和用户界面的Python库。它允许开发者无需复杂的Web前端知识，快速创建具有交互性的Web原型，涵盖了从基础界面到复杂聊天界面的各种需求，极大地简化了ML模型展示的流程。
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AI研究论文信息提取与分析

hugging-face-papers
sickn33/antigravity-awesome-skills
413
该工具和API旨在提供对Hugging Face和arXiv上研究论文的全面访问、解析和分析能力。用户只需输入论文的URL或ID，即可获取结构化的元数据、完整的Markdown内容，并自动关联该论文涉及的所有模型、数据集和应用空间，是研究人员和开发者获取前沿人工智能知识的理想解决方案。
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Trackio：机器学习实验跟踪

hugging-face-trackio
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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