Performs Particle Image Velocimetry (PIV) analysis with OpenPIV. Use when extracting velocity fields from PIV image pairs, analyzing fluid dynamics or flow visualization experiments, cross-correlating interrogation windows, validating and replacing spurious PIV vectors, or computing vorticity, strain rate, and turbulence statistics from measured velocity fields.
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K-Dense-AI/scientific-agent-skills☆ 4.9万2026年10月12日 更新
Supports geospatial research workflows for remote sensing, vector and raster GIS, spatial statistics, terrain and network analysis, and machine learning for Earth observation. Use when processing satellite imagery, aligning coordinate systems and raster grids, accessing STAC catalogs, analyzing geospatial time series, or implementing scientific GIS workflows in Python, R, Julia, JavaScript, C++, Java, Go, or Rust.
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K-Dense-AI/scientific-agent-skills☆ 4.9万2026年10月12日 更新
Queries the CZ CELLxGENE Census programmatically for versioned public single-cell and spatial transcriptomics data. Use when you need population-scale cell metadata, gene expression slices, Census summary counts, source H5AD URIs/downloads, embeddings, spatial Census data, or reference atlas comparisons across organisms, tissues, diseases, assays, and cell types. For analyzing your own local single-cell data use scanpy, anndata, or scvi-tools.
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K-Dense-AI/scientific-agent-skills☆ 4.9万2026年10月12日 更新
Designs experiments and studies BEFORE data is collected — choosing a design, randomizing, blocking, and laying out treatment combinations so results are interpretable. Use whenever someone is planning a study, asks how to assign subjects/samples to groups, mentions randomization, blocking, stratification, controls, factorial or fractional-factorial designs, design of experiments (DOE), screening many factors, response-surface optimization, crossover or repeated-measures or split-plot designs, cluster/group randomization, Latin squares, plate layouts, batch/run-order effects, replication vs. pseudoreplication, or sequential/adaptive/group-sequential designs. Trigger even for informal phrasings like "how should I set up this experiment", "how do I avoid confounding", "what's the best way to test these 6 factors", or "assign these mice to conditions". For computing the sample size or power once the design is chosen, use statistical-power; for analyzing data already collected, use statistical-analysis.
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K-Dense-AI/scientific-agent-skills☆ 4.9万2026年10月12日 更新
AWS cost optimization, monitoring, and operational excellence expert. Use when analyzing AWS bills, estimating costs, setting up CloudWatch alarms, querying logs, auditing CloudTrail activity, or assessing security posture.
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sickn33/agentic-awesome-skills☆ 4.8万2026年10月14日 更新
Architectural decision-making framework. Requirements analysis, trade-off evaluation, ADR documentation. Use when making architecture decisions or analyzing system design.
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sickn33/agentic-awesome-skills☆ 4.8万2026年10月14日 更新
Generate output schemas (dataset_schema.json, output_schema.json, key_value_store_schema.json) for an Apify Actor by analyzing its source code. Use when creating or updating Actor output schemas.
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sickn33/agentic-awesome-skills☆ 4.8万2026年10月14日 更新
Generate project-specific AGENTS.md and companion rules by analyzing a codebase. Supports full, minimal, update, and dry-run modes with package-manager detection, monorepos, backups, managed blocks, confidence scoring, and command validation.
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sickn33/agentic-awesome-skills☆ 4.8万2026年10月14日 更新
Reverse JavaScript-based custom DSL/VM interpreters, non-standard WASM-like runtimes, and risk-control engines. Use when analyzing IIFE or switch-based opcode dispatchers, extracting instruction tables, recovering bytecode semantics, capturing VM state at runtime, or reconstructing execution flow.
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zhaoxuya520/reverse-skill☆ 4.2万2026年9月22日 更新
Use when analyzing suspected malware through static, dynamic, and behavioral techniques, including IOC extraction, YARA or Sigma rules, sandboxing, and anti-analysis behavior.
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zhaoxuya520/reverse-skill☆ 4.2万2026年9月22日 更新
Master network protocol reverse engineering including packet analysis, protocol dissection, and custom protocol documentation. Use when analyzing network traffic, understanding proprietary protocols, or debugging network communication.
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wshobson/agents☆ 4.1万2026年10月12日 更新
Apply STRIDE methodology to systematically identify threats. Use when analyzing system security, conducting threat modeling sessions, or creating security documentation.
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wshobson/agents☆ 4.1万2026年10月12日 更新
Understand anti-reversing, obfuscation, and protection techniques encountered during software analysis. Use this skill when analyzing malware evasion techniques, when implementing anti-debugging protections for CTF challenges, when reverse engineering packed binaries, or when building security research tools that need to detect virtualized environments.
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wshobson/agents☆ 4.1万2026年10月12日 更新
Master memory forensics techniques including memory acquisition, process analysis, and artifact extraction using Volatility and related tools. Use when analyzing memory dumps, investigating incidents, or performing malware analysis from RAM captures.
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wshobson/agents☆ 4.1万2026年10月12日 更新
Implement distributed tracing with Jaeger and Tempo to track requests across microservices and identify performance bottlenecks. Use when debugging microservices, analyzing request flows, or implementing observability for distributed systems.
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wshobson/agents☆ 4.1万2026年10月12日 更新
Master binary analysis patterns including disassembly, decompilation, control flow analysis, and code pattern recognition. Use when analyzing executables, understanding compiled code, or performing static analysis on binaries.
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wshobson/agents☆ 4.1万2026年10月12日 更新
Use when analyzing a reference PPTX for read-only structure, theme, typography, layout rhythm, diagnostics, derived template catalogs, or safe OOXML package inspection.
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wshobson/agents☆ 4.1万2026年10月12日 更新
Optimize cloud costs across AWS, Azure, GCP, and OCI through resource rightsizing, tagging strategies, reserved instances, and spending analysis. Use when reducing cloud expenses, analyzing infrastructure costs, or implementing cost governance policies.
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wshobson/agents☆ 4.1万2026年10月12日 更新
Debug LLM applications using the Phoenix CLI. Fetch traces, analyze errors, structure trace review with open coding and axial coding, inspect datasets, review experiments, query annotation configs, and use the GraphQL API. Use whenever the user is analyzing traces or spans, investigating LLM/agent failures, deciding what to do after instrumenting an app, building failure taxonomies, choosing what evals to write, or asking "what's going wrong", "what kinds of mistakes", or "where do I focus" — even without naming a technique.
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github/awesome-copilot☆ 4万2026年10月14日 更新
Comprehensive technology-agnostic prompt for analyzing and documenting project folder structures. Auto-detects project types (.NET, Java, React, Angular, Python, Node.js, Flutter), generates detailed blueprints with visualization options, naming conventions, file placement patterns, and extension templates for maintaining consistent code organization across diverse technology stacks.
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github/awesome-copilot☆ 4万2026年10月14日 更新
Expert-level browser automation, debugging, and performance analysis using Chrome DevTools MCP. Use for interacting with web pages, capturing screenshots, analyzing network traffic, and profiling performance.
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github/awesome-copilot☆ 4万2026年10月14日 更新
Technology-agnostic blueprint generator for creating comprehensive copilot-instructions.md files that guide GitHub Copilot to produce code consistent with project standards, architecture patterns, and exact technology versions by analyzing existing codebase patterns and avoiding assumptions.
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github/awesome-copilot☆ 4万2026年10月14日 更新
Create professional equity research earnings update reports (8-12 pages, 3,000-5,000 words) analyzing quarterly results for companies already under coverage. Fast-turnaround format focusing on beat/miss analysis, key metrics, updated estimates, and revised thesis. Includes 1-3 summary tables and 8-12 charts. Use when user requests "earnings update", "quarterly update", "earnings analysis", "Q1/Q2/Q3/Q4 results", or post-earnings report.
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anthropics/financial-services☆ 4万2026年9月22日 更新
Analyze option volatility by combining vol surface data, option pricing with Greeks, and historical price data to assess implied vs realized volatility. Use when pricing options, analyzing volatility surfaces, computing Greeks, assessing vol premiums, or evaluating vol trading strategies.
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anthropics/financial-services☆ 4万2026年9月22日 更新