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Git工作流模式与最佳实践

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affaan-m/everything-claude-code
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这是一份全面的专业Git版本控制指南，涵盖了最佳实践。内容详细介绍了主流分支策略（如GitHub Flow、GitFlow、基于主干开发），标准化的提交信息规范（Conventional Commits），以及如何正确使用合并（Merge）和变基（Rebase）操作。帮助开发团队构建高效、可维护的代码协作流程。
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研究想法到基金申请书

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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本技能旨在将成熟的研究想法和文献资料转化为结构化、可提交的基金申请书。它支持包括日本KAKENHI、美国NSF、中国NSFC等多个国际和国家级的资助项目。通过管理叙事逻辑、结构要求和预算说明，帮助用户完成整个基金申请流程。
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医疗临床决策支持系统开发模式

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affaan-m/everything-claude-code
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本模块提供一套完整的临床决策支持系统（CDSS）开发模式，用于集成到电子病历（EMR）工作流中。功能包括药物相互作用检查、基于体重/年龄/肾功能的剂量校验，以及各种临床评分（如NEWS2）。核心设计遵循纯函数原则，确保系统高度可测试和安全可靠，显著提升患者用药和诊断的准确性。
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临床病历系统开发最佳实践

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affaan-m/everything-claude-code
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这是一份详细的指南，用于构建可靠的电子病历（EMR）和电子健康记录（EHR）系统。它涵盖了患者安全协议、结构化临床工作流、药物相互作用检测、审计追踪和可访问性标准等关键领域。适用于开发高可靠性、高合规性的医疗IT解决方案。
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医疗健康安全评估系统

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affaan-m/everything-claude-code
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这是一个为医疗健康应用程序部署设计的自动化验证系统。它通过运行多个强制性测试门（如临床决策支持系统准确性、受保护健康信息泄露检查和数据完整性检查），来强制执行严格的患者安全标准。任何关键门测试的失败都会自动阻止部署，确保在CI/CD流程中达到合规性，保障患者安全。
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医疗健康PHI/PII合规模式

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affaan-m/everything-claude-code
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本模式提供了一套全面的指南，用于构建符合HIPAA、GDPR等全球标准的医疗健康应用。它详细介绍了保护受保护的健康信息（PHI）和个人身份信息（PII）的最佳实践，包括实现强大的访问控制、行级安全（RLS）以及强制性的审计追踪，适用于任何处理患者或临床数据的功能。
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本地大型语言模型评估工具

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于在本地硬件上运行Hugging Face Hub模型的综合评估。它支持多种评估框架，包括`inspect-ai`和`lighteval`，并提供灵活的后端选择（如`vllm`, Transformers, 或`accelerate`），以优化性能和兼容性。适用于本地GPU基准测试、烟雾测试和后端选择，但不负责远程任务调度或结果发布。
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Gradio：Web界面与ML演示构建

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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Gradio是一个强大的Python库，用于快速构建交互式Web用户界面和机器学习演示。本技能涵盖了Interface、Blocks和ChatInterface等核心模式，帮助用户轻松搭建复杂的应用、组件和事件驱动的聊天机器人。非常适合进行原型开发和深度学习模型可视化。
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惠斯通AI论文智能分析

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于对Hugging Face和arXiv上的AI学术研究论文进行深度解析。它可以读取论文内容，提取作者、摘要、GitHub仓库等结构化元数据，并识别关联的模型、数据集或Spaces。当用户提供论文链接或ID，并要求进行总结、解释或分析时，使用此技能。
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ML实验跟踪与监控

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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Trackio是一个用于记录、可视化和分析机器学习训练实验的工具。它提供Python API用于训练过程中的实时指标记录和异常告警，并提供命令行接口（CLI）用于查询历史数据。用户可以使用它来持续监控训练状态、诊断模型问题（如损失发散），是构建自动化ML工作流的关键组件。
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Hugging Face上训练视觉模型

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于在Hugging Face Jobs上提供全流程的视觉模型训练和微调服务。支持目标检测、图像分类和语义分割等多种高级任务。用户无需本地GPU环境，只需准备数据集，即可利用云端GPU资源进行训练，并将最终模型自动持久化保存到Hugging Face Hub。
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DCOM横向移动行为检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于主动检测DCOM协议滥用导致的横向移动行为。通过关联Sysmon进程创建事件、网络连接记录、WMI和RPC流量，可以精准识别攻击者利用特定COM对象执行远程命令，是安全威胁狩猎和红队演习的关键检测手段。
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