chain-forensics
Über
Die Chain-Forensics-Fähigkeit ermöglicht Blockchain-Sicherheitsuntersuchungen durch die Analyse von On-Chain-Transaktionen, um Geldflüsse nachzuverfolgen und verdächtige Muster zu erkennen. Sie bietet Funktionen für MEV-Analyse, Adress-Clustering und Cross-Chain-Tracking zur Unterstützung der Incident-Response. Entwickler sollten diese Fähigkeit zur Erstellung forensischer Berichte während Sicherheitsuntersuchungen oder bei der Analyse komplexer Transaktionsaktivitäten nutzen.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add majiayu000/claude-skill-registry -a claude-code/plugin add https://github.com/majiayu000/claude-skill-registrygit clone https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry.git ~/.claude/skills/chain-forensicsKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the chain-forensics skill?
chain-forensics is a Claude Skill by majiayu000. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform chain-forensics-related tasks without extra prompting.
How do I install chain-forensics?
Use the install commands on this page: add chain-forensics to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does chain-forensics belong to?
chain-forensics is in the Meta category, tagged ai.
Is chain-forensics free to use?
Yes. chain-forensics is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
Verwandte Skills
Diese Skill bietet eine produktionsgetestete Einrichtung für Content Collections – ein TypeScript-first-Tool, das Markdown/MDX-Dateien in typsichere Datensammlungen mit Zod-Validierung umwandelt. Verwenden Sie ihn beim Erstellen von Blogs, Dokumentationsseiten oder inhaltsstarken Vite + React-Anwendungen, um Typsicherheit und automatische Inhaltsvalidierung zu gewährleisten. Er behandelt alles von der Vite-Plugin-Konfiguration und MDX-Kompilierung bis hin zur Deployment-Optimierung und Schema-Validierung.
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SGLang ist ein hochperformantes LLM-Serving-Framework, das sich auf schnelle, strukturierte Generierung für JSON, Regex und agentenbasierte Workflows unter Verwendung seines RadixAttention-Prefix-Cachings spezialisiert. Es bietet deutlich schnellere Inferenz, insbesondere für Aufgaben mit wiederholten Präfixen, was es ideal für komplexe, strukturierte Ausgaben und Mehrfachdialoge macht. Wählen Sie SGLang gegenüber Alternativen wie vLLM, wenn Sie constrained decoding benötigen oder Anwendungen mit umfangreicher Präfix-Weitergabe entwickeln.
