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通用数据导入与验证

indranilbanerjee/digital-marketing-pro

这是一个通用的数据导入工具，能够将来自CSV、JSON或Google Sheets等外部源的结构化数据，导入到CRM、邮件营销系统或自定义数据存储中。系统支持全流程管理，包括字段映射、数据质量验证、去重处理以及GDPR、CCPA等合规性检查，并设有强制执行审批门，确保数据操作的安全性。

潜在客户导入与CRM资质管理

indranilbanerjee/digital-marketing-pro

该工具用于将潜在客户批量导入CRM系统，功能全面且智能化。它执行数据清洗、去重和合规性检查（如GDPR/CCPA），确保导入的每一条线索都是高质量、合规的。系统会自动对线索进行评分和分级（MQL/SAL），并将不同质量的线索自动分配到销售或培育流程，极大提升数据效能。

JAE数据存档与复制政策

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细介绍了《应用计量经济学杂志》（JAE）要求的强制性数据和代码提交政策。作者必须提供完整的、非保密的输入数据集（纯文本CSV/ASCII），包含重现所有结果的程序代码，并附上详细的README文件。它强调了严格遵循档案格式规范，确保研究结果具备高度的可重现性。

JAE投稿稿件预检清单

jape-submission

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为投稿至《应用计量经济学杂志》(JAE)的作者提供了一份全面的投稿前预检清单。它详细涵盖了从格式要求、字数限制（摘要≤100词）、数据存档规范到投稿流程的关键步骤，帮助作者避免因行政失误而导致稿件退回，确保投稿顺利。

多元素Excel数据看板生成器

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iOfficeAI/OfficeCLI

本技能用于将原始CSV或表格数据，自动转换为专业、多元素的Excel数据看板。它会创建一个专用的“看板页”，作为用户打开文件时的主要视图。功能包括公式驱动的KPI指标卡、关联图表、折线图和语义条件格式，非常适用于生成高管、分析或绩效看板，确保用户能立即看到核心分析结果。

图网络分析与处理工具

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NetworkX是一个强大的Python库，用于创建、操作和分析复杂的网络和图结构。它支持多种图类型，并提供了完善的图算法功能，包括最短路径计算、中心性度量（如PageRank）、社区发现和连通性检测。用户可以生成模拟网络，读取和写入多种格式（如GraphML, CSV, Pandas），并利用Matplotlib进行可视化。特别适用于社交网络分析、生物网络研究和系统建模。

临床数据文本去标识化

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maziyarpanahi/openmed

该工具用于对本地的结构化数据集（如CSV, JSONL, Parquet）中的自由文本列进行去标识化处理。它利用OpenMed模型移除个人健康信息（PHI），生成一个完全脱敏的数据集和一个不含PHI的聚合摘要，从而实现数据的安全共享和分析，同时确保源数据的隐私不泄露。

文档结构化检验报告提取

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maziyarpanahi/openmed

本技能能够自动检测并从扫描图像、照片、CSV/TSV等多种来源提取结构化的实验室表格面板。它将复杂的视觉报告数据转化为干净的结构化行记录，包含检验项名称、数值、单位、参考范围和异常标记。该功能是准备医疗数据进行LOINC/UCUM编码和映射至FHIR资源的关键前置步骤。

合成临床数据生成工具

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maziyarpanahi/openmed

Synthea用于生成统计学上高度逼真、完全合成的患者记录，支持FHIR R4、C-CDA和CSV等多种格式。本工具为开发人员和研究人员提供安全、可共享的测试数据，可用于OpenMed流程测试、持续集成（CI）模拟或脱敏泄漏门测试集，确保零真实PHI风险。

临床文档摄取与预处理

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maziyarpanahi/openmed

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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