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Claude代码使用监控仪表板

ccboard
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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ccboard是一个全面的TUI/Web仪表板，专用于监控和管理Claude Code的使用情况。它可以提供统一的可视化界面，用于追踪Token消耗、分析详细成本、浏览会话历史，并实时监控MCP服务器状态，帮助用户进行资源规划和成本控制。
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提示注入安全分析

competition-prompt-injection
zhaoxuya520/reverse-skill
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这是一个专业的下游技能，用于分析复杂智能体（Agent）系统中的安全漏洞。它专注于红队测试和渗透测试，旨在检测多步骤LLM链中的提示注入、数据投毒、内存污染、规划器漂移和工具滥用等边界穿越漏洞。当需要证明不可信输入如何危害系统完整性时使用。
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计算机界面操作自动化

computer-use
agentscope-ai/QwenPaw
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适用于结构化工具无法完成的实时Windows或macOS图形界面任务。通过发现已批准的应用和窗口、观察当前状态、执行语义操作或快捷键，并验证每个请求结果，实现可靠的桌面自动化与视觉确认。
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网络安全日志分析管线

cyber-defense-team
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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该技能管线通过编排多个AI智能体，对原始系统日志（如nginx, auth日志）进行多阶段分析。它能够自动摄取日志数据、检测异常行为、分类安全风险，并最终生成一份包含所有威胁详情和即时应对措施的综合事件报告，适用于安全审计和事件响应。
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多语言临床文本脱敏处理

deidentifying-multilingual-text
maziyarpanahi/openmed
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该技能专为处理多国语言的临床医疗文本设计，能够从西班牙语、德语、法语、阿拉伯语等多种语言的病历中脱去敏感的个人身份信息（PII）。系统能自动匹配语言对应的PII模型和国家级证件正则规则，并生成高度本地化的替代假数据，确保脱敏结果的真实性和可用性。
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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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智能体工作流审计与评分

eval-agents
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
122
本工具用于系统性地审计和评分定义的AI智能体，确保其功能描述足够精确、工具权限范围安全，并适用于程序化的编排流程。它特别检查描述的歧义性、工具授权的过度宽松性，以及可能导致无头工作流中断的陷阱，适用于新智能体集成或多智能体工作流调试。
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基于泄漏门的去标识化评估

evaluating-with-leakage-gates
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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提取社会决定因素与代码映射

extracting-sdoh
maziyarpanahi/openmed
305
本功能用于从非结构化的临床叙述中提取社会决定因素（SDOH），包括住房不稳定、食物不安全和交通障碍等。它将这些文本片段映射到标准化的ICD-10-CM Z代码（Z55–Z65）。这对于进行健康公平性分析、构建风险分层模型和识别编码缺失至关重要，能将叙述性文本转化为可查询的离散数据点。
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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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临床文档摄取与预处理

ingesting-clinical-documents
maziyarpanahi/openmed
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该模块负责将各种形式的临床文档（如扫描的图片、传真、CSV/TSV表格、C-CDA XML）统一转换为结构化的文本格式。它支持设备端OCR和表格数据红审，是进行去标识化和命名实体识别（NER）流程的关键第一步。
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加载和缓存OpenMed生物医学模型

loading-openmed-models
maziyarpanahi/openmed
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该技能用于管理和高效缓存OpenMed临床/生物医学命名实体识别（NER）模型。模型首次从Hugging Face Hub下载后，即可实现完全离线运行。它支持在多次调用中重用模型，并提供配置缓存目录、指定设备（CPU/GPU）以及处理多种模型标识符（注册键、完整HF ID或本地路径）。
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