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Python统计建模与计量分析
statsmodels
sickn33/antigravity-awesome-skills
444
Statsmodels是Python生态系统中用于进行严谨统计建模的顶级库。它提供了全面的工具,支持各类统计方法的估计、推断和诊断。适用范围广,涵盖线性回归(OLS, WLS)、广义线性模型(逻辑回归、泊松回归)以及复杂的时序分析(ARIMA),是进行计量经济学分析和生成专业统计结果的利器。
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基因变异注释与HGVS规范化
annotating-variants
maziyarpanahi/openmed
500
该技能用于将原始基因组变异标识符(如VCF、HGVS、rsID)转化为富含注释、可预测后果的记录。它集成了Ensembl VEP和gnomAD等开源工具,用于预测变异后果、映射基因组坐标并附加人群等位基因频率。同时,它能将分子发现与OpenMed提取的临床和表型上下文关联,构建完整的科研报告。
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去标识化数据泄露审计
auditing-deid-leakage
maziyarpanahi/openmed
180
用于对已去标识化的临床文本进行对抗性二次扫描,检测残留的个人健康信息(PHI)或身份标识符。它结合了结构化正则检测(如SSN、电话、日期)和模型二次检测,计算泄露严重性。一旦发现任何泄露,系统将立即阻止数据发布,确保数据脱敏达到最高合规标准。
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网页图片确定性下载器
awesome-webpage-image-download
opensquilla/opensquilla
64
该技能是一个确定性的内部图片下载器,专门用于处理大型网页搜索结果中的图片URL。它通过标准输入接收媒体槽和搜索结果,利用Python API下载直接的图片链接,并进行MIME类型验证。最终将图片可靠地保存到本地项目目录,无需依赖沙箱内的shell工具。
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构建黄金标准标注语料库
building-gold-corpus
maziyarpanahi/openmed
385
本技能用于构建用于评估临床命名实体识别和去标识化模型的黄金标准语料库。它指导用户完成整个标注流程,包括定义标签模式、撰写标注指南、配置标注工具和生成合成临床文本。最终目标是创建结构化、无数据泄露的训练/开发/测试数据集,确保评估的科学性和可重复性。
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疾病风险调整与HCC评分
coding-hcc-risk-adjustment
maziyarpanahi/openmed
380
该技能旨在将临床笔记中提取的慢性疾病映射到CMS-HCC V28风险调整分类,并估算RAF评分。它为编码人员提供决策支持,帮助识别潜在但未记录的HCCs,并检查文档是否提供必要的MEAT证据,确保人工审核的准确性。
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ICD-10编码辅助建议系统
coding-icd10
maziyarpanahi/openmed
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该系统为医疗编码人员提供决策支持,负责将OpenMed提取的诊断和手术过程实体,映射到标准的ICD-10-CM和ICD-10-PCS编码。它能提供候选代码和详细的临床推理,帮助编码人员缩小搜索范围,预填病历,但最终的编码确认必须由专业人工审核。
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固件布局与深度分析
competition-firmware-layout
zhaoxuya520/reverse-skill
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这是一个用于固件逆向工程的专业技能。它指导用户分析固件的结构,包括分区表、引导链(如bootloader、kernel、init)和更新机制。主要用于CTF挑战,帮助分析设备核心架构,追踪执行流程,并深度提取嵌入的密钥、凭证或关键秘密。
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数字取证事件时间线重建
competition-forensic-timeline
zhaoxuya520/reverse-skill
413
本技能专注于数字取证(DFIR)领域,用于构建完整的事件时间线。它能够交叉关联来自操作系统日志(如EVTX)、网络流量(PCAP)、注册表、内存和文件系统的多源证据。通过建立统一的时间锚点和执行图谱,精确重构攻击者的行为链,帮助分析师理解事件发生的完整、有序的流程。
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恶意软件配置复原与分析
competition-malware-config
zhaoxuya520/reverse-skill
443
这是一个用于高级威胁分析的专业技能。它专注于从复杂的恶意软件样本中,恢复隐藏的配置、解码C2(命令与控制)参数、解包分阶段载荷,并提取IOC。核心在于找到准确的解码链(包括压缩、编码和加密步骤),并将恢复的字段与沙箱环境中的实际行为结果关联起来。
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临床笔记电子质量指标计算
computing-ecqms
maziyarpanahi/openmed
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该技能用于计算电子临床质量指标(eCQMs),通过CQL(临床质量语言)和QDM模型,将自由文本临床笔记中的关键信息(如咨询记录、症状或排除原因)提取出来。它将这些文本证据提升并补充到结构化的电子病历数据中,从而准确计算出质量指标的分子和有效排除项。本工具旨在增强数据捕获能力,不能替代专业的认证测量引擎。
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隐私政策配置与脱敏处理
configuring-privacy-policies
maziyarpanahi/openmed
400
本技能用于配置多种符合法规的隐私保护策略,支持对敏感数据进行脱敏处理。用户可以根据HIPAA、GDPR、PIPEDA等不同地域和场景的法律要求,选择合适的策略,确保数据脱敏、替换或假名化,从而满足数据共享和研究的合规需求。
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