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PII召回率模型基准测试

benchmark-pii-recall
maziyarpanahi/openmed
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该工具用于对个人身份信息（PII）检测模型进行严格的召回率基准测试。它通过利用合成样本和预设的召回阈值，强制模型在发布前达到最低的隐私保护标准，确保识别出的关键信息没有漏报，避免隐私数据泄露。
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OpenMed MCP服务器工具部署

deploying-openmed-mcp
maziyarpanahi/openmed
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该技能部署了OpenMed模型上下文协议（MCP）服务器，将临床NLP工具（如命名实体识别、PII提取和去标识化）封装为可调用的工具。它允许AI智能体和聊天客户端通过工具调用来使用OpenMed功能，并在本地设备上安全运行，确保用户数据隐私。
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基于泄漏门的去标识化评估

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maziyarpanahi/openmed
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用于评估去标识化和临床命名实体识别模型是否符合严格的隐私保护标准。该功能不依赖于聚合F1分数，而是通过一系列泄漏门控（G1a-G8）检查模型是否存在残留的个人健康信息（PHI）泄露，从而判断模型是“可发布”还是“隔离”，确保模型满足HIPAA合规要求。
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去标识化泄漏检测门禁

gating-deid-leakage
maziyarpanahi/openmed
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该技能用于在持续集成 (CI) 环境中为去标识化模型创建强制门禁。它能自动检测模型是否发生了性能退化（召回率下降）或是否泄露了关键的个人身份信息（PHI）。通过失败构建，确保只有满足严格隐私和性能标准的模型才能通过合并，从而防止数据泄露。
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设备端隐私信息模型选择

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maziyarpanahi/openmed
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本指南用于从预定模型库中选择适合在设备端运行的个人身份信息（PII）检测模型。它根据输入语言、所需运行环境（如PyTorch、MLX）和内存预算进行筛选。核心流程包括离线构建候选列表，并强调在部署前必须进行严格的召回率验证和性能基准测试，以确保数据隐私安全。
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GDPR合规与数据隐私专家

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lawve-ai/awesome-legal-skills
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本技能是专业的GDPR合规和数据隐私专家助手。它能够检测代码和系统中的隐私违规行为，起草符合GDPR的法律文档（如隐私政策、数据处理协议），并能引用权威的GDPR文章来回答复杂的合规问题。适用于任何涉及个人身份信息（PII）、数据保护、或跨境数据传输的场景，覆盖欧盟和英国GDPR要求。
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法律翻译模型路由建议

route-legal-translation
lawve-ai/awesome-legal-skills
463
这是一个针对法律翻译的专业模型路由顾问。它不负责执行翻译，而是根据语言对、隐私要求、成本和速度等因素，推荐最适合的初级和备用大型语言模型（LLM）。该指南强调：法律翻译的准确性极高，模型输出仅为初稿，必须由专业的法律语言学家进行人工审核。
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基于历史对话评估智能体配置

skill-doctor
alirezarezvani/claude-skills
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该工具能够通过分析本地的实际对话历史记录（如Claude Code/Codex会话），对AI智能体的性能和配置进行评分。它根据效率和代码质量等标准进行评分，并基于实际证据草拟出改进建议，最后生成一份完整的本地报告。所有数据处理均在本地进行，确保用户隐私。
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外部渠道沟通纪律

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affaan-m/ECC
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此技能为与外部方共享渠道的 AI 代理强制执行严格的沟通协议。确保代理仅在被明确提及时发言，防止内部上下文泄露，并将敏感内容路由至草稿审批。适用于群聊、私信及商业合作，保障隐私与安全。
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AI 健康分析系统

ai-analyzer
sickn33/agentic-awesome-skills
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本系统整合多维度健康数据，识别异常模式并预测健康风险。提供基于循证医学的个性化建议，支持智能问答与交互式健康报告生成。所有分析均在本地进行，确保隐私安全。适用于需要数据驱动健康洞察的用户，但不替代专业医疗诊断。
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Ditto 代码会话档案生成器

ditto
sickn33/agentic-awesome-skills
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Ditto 从本地代码代理会话日志中挖掘用户内容，创建私有的工作、设计和写作档案。它需要用户明确批准才开始挖掘，并保持所有数据本地化。此技能通过兼容的 Ditto 运行时从真实编码历史中提取模式，而非问卷，确保 AI 代理的隐私和基于证据的个性化。
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LLM 应用架构模式

llm-app-patterns
sickn33/agentic-awesome-skills
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面向 LLM 应用的架构与集成模式，涵盖 RAG 检索、工具调用、智能体循环、缓存、隐私边界与验证要求，帮助设计可上线的 AI 应用。
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