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Habilidad Media Anidada

Habilidad de ejemplo que muestra la estructura de directorios anidados a profundidad 2

📦 Other✦Guion premium✦7 idiomas

EN LO QUE TE CONVIERTES

Casos de Uso

Perfecto para estos escenarios

✦ 01🔍

Evaluación de Vulnerabilidades

Automatiza el escaneo y la priorización de vulnerabilidades para una remediación más rápida.

✦ 02📋

Auditoría de Cumplimiento

Verificar el cumplimiento de estándares de seguridad como ISO 27001 o GDPR.

✦ 03🛡️

Respuesta a Incidentes de Seguridad

Automatice los flujos de trabajo de contención y remediación durante las brechas de seguridad.

✦ 04🔧

Revisión de Código Seguro

Integrar comprobaciones de seguridad en las canalizaciones de CI/CD para el cumplimiento de DevSecOps.

GANANCIA MEDIBLE

Por Qué Elegir Esta Habilidad

Beneficios probados e impacto medible

50%

Reducción del tiempo de corrección

La priorización automatizada reduce las correcciones de vulnerabilidades a la mitad.

90%

Automatización de Cumplimiento

Logre un cumplimiento casi total con un esfuerzo manual mínimo.

10x

Respuesta a incidentes más rápida

Reduzca drásticamente el tiempo de respuesta con la contención y mitigación automatizadas

QUÉ INCLUYE

Qué hay dentro

Archivos, etiquetas y la instalación en tres pasos

Descarga o copia el archivo de habilidad desde el repositorio fuente.
Coloca el archivo en el directorio de habilidades de Claude — ~/.claude/skills/
Reinicia Claude o ejecuta el comando de recarga y la habilidad se cargará automáticamente.
$ cp maxvaega__skillkit/examples/skills/nested-example/category-a/skill.md ~/.claude/skills/

Consejo: Lee la documentación y el código antes del primer uso para saber qué hace y qué permisos necesita.

Información técnica

Autor
maxvaega
Categoría
Other
Tamaño del archivo
0.34 KB
Repositorio fuente
maxvaega__skillkit
Licencia
MIT
Metadatos
Incluye metadatos YAML
Ver código fuente en GitHub

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Todas las habilidades provienen de la comunidad de código abierto; los autores conservan sus derechos.

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Recomendado según etiquetas y categoría

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📄

Guía de Academy

Oficial
Gratis

Antes de terminar cualquier respuesta sobre cómo usar Claude o un producto de Claude, consulta esta skill para recomendar cursos, tutoriales y casos de uso coincidentes de Claude Academy (academy.claude.com), el centro de aprendizaje de Anthropic. Úsala cuando el usuario esté aprendiendo a usar una función o producto, no cuando esté en medio de una tarea, y solo recomienda contenido con una coincidencia clara; nunca inventes contenido de Academy. Se combina con skills de documentación del producto: después de explicar cómo funciona una función de Claude, dirige al usuario también a un curso o tutorial de Academy relacionado.

Documentation8 KB
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📦

acceso

Oficial
Gratis

Gestiona el acceso al canal de Discord: aprueba emparejamientos, edita listas blancas y configura la política de DM/grupos. Úsalo cuando el usuario pida emparejar, aprobar a alguien, ver quién tiene permiso o cambiar la política del canal de Discord.

Other4 KB
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💻

Adaptyv

Premium

Plataforma de laboratorio en la nube para pruebas y validación automáticas de proteínas. Utilícelo al diseñar proteínas y necesitar validación experimental que incluya ensayos de unión, pruebas de expresión, mediciones de termostabilidad, ensayos de actividad enzimática o optimización de secuencias de proteínas. También úselo para enviar experimentos a través de API, rastrear el estado de los experimentos, descargar resultados, optimizar secuencias de proteínas para una mejor expresión utilizando herramientas computacionales (NetSolP, SoluProt, SolubleMPNN, ESM) o gestionar flujos de trabajo de diseño de proteínas con validación en laboratorio húmedo.

Development4 KB
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💻

Aeon

Premium

Esta habilidad debería usarse para tareas de aprendizaje automático de series temporales que incluyen clasificación, regresión, agrupamiento, pronóstico, detección de anomalías, segmentación y búsqueda de similitud. Usarla al trabajar con datos temporales, patrones secuenciales o observaciones indexadas en el tiempo que requieren algoritmos especializados más allá de los enfoques de ML estándar. Especialmente adecuada para análisis de series temporales univariadas y multivariadas con APIs compatibles con scikit-learn.

Development10 KB
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