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日志PHI脱敏与安全防护

enforcing-nophi-logging
maziyarpanahi/openmed
429
本技能提供一个日志记录卫士，用于防止受保护的健康信息（PHI）泄露到日志、追踪和错误报告中。它在数据发送前作为过滤器运行，通过正则表达式脱敏结构化标识符（如SSN、邮箱），并使用模型处理自由文本PHI，确保日志在传输到集中存储时保持数据隐私和合规性。
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提取临床生物医学实体

extracting-clinical-entities
maziyarpanahi/openmed
320
用于从临床医学文本中执行实体的命名实体识别 (NER)。它可以提取疾病、药物、解剖结构、基因和蛋白质等结构化生物医学实体，并提供实体的精确字符范围和模型置信度得分。是构建专业、隐私优先的临床自然语言处理 (NLP) 流程的关键工具。
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OpenMed设备端本地部署指南

running-openmed-ondevice
maziyarpanahi/openmed
233
本指南详细介绍了如何在本地设备端部署OpenMed模型，以确保最高级别的隐私保护。它涵盖了使用三种后端（MLX用于Apple Silicon，CoreML用于iOS/macOS，ONNX/WebGPU用于跨平台/浏览器）的工作流。部署流程包括模型转换、可选的量化处理和本地运行，保证受保护的健康信息（PHI）不会离开设备。
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本地文本摘要生成器

text-summarizer
NVIDIA/SkillSpector
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本工具利用本地自然语言处理（NLP）技术，将长篇文档浓缩成简洁的摘要。它完全在本地设备上运行，无需任何网络连接或外部API调用，从而确保了最高级别的数据隐私性，非常适合离线环境和处理敏感数据。
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监管威胁与隐私模型评估

regulatory-threat-model
lawve-ai/awesome-legal-skills
295
本技能提供服务器强制执行的安全与隐私审计，适用于包括使用AI代码代理快速构建的应用程序。它执行STRIDE（安全）和LINDDUN（隐私）等模型，并能根据实时CVE/CISA数据筛查依赖项，同时评估GDPR、AI Act等欧盟关键法规的适用性。交付结果是正式、可审计的合规报告，而非简单的聊天记录或法律结论。
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