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HIPAA安全港合规性审计

auditing-safe-harbor-checklist
maziyarpanahi/openmed
376
本工具为审核去标识化后的受保护健康信息（PHI）提供全面的合规性检查清单，依据HIPAA安全港标准（Safe Harbor）涵盖18个敏感标识符类别。它能将检测到的PII实体映射至对应类别，识别出潜在的脱敏数据缺失点，并指导用户评估残留的再识别风险，确保数据脱敏过程的完整性和合规性。
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连接OpenMed与主流NLP生态系统

bridging-presidio-and-spacy
maziyarpanahi/openmed
276
本模块提供了一个延迟适配器注册中心，旨在将OpenMed的临床PII检测能力无缝集成到Microsoft Presidio、spaCy和LangChain等主流NLP框架中。用户可以通过此能力，在不重写整个工作流程的情况下，利用OpenMed增强PII召回、合并实体跨度或实现设备端PHI脱敏保护层。
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OpenMed医疗生物医学NLP开发指南

building-with-openmed
maziyarpanahi/openmed
356
本技能是使用OpenMed构建临床和生物医学NLP管线的综合指南。OpenMed是一个本地优先的Python库，用于执行实体识别（NER）、受保护的健康信息（PHI）脱敏和FHIR导出，所有操作均在设备本地运行，无需网络调用。当您开始新的临床文本项目，需要选择合适的OpenMed能力（如零样本NER、审计或FHIR转换），或需要核心功能入口时，请使用本指南。
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日志PHI脱敏与安全防护

enforcing-nophi-logging
maziyarpanahi/openmed
429
本技能提供一个日志记录卫士，用于防止受保护的健康信息（PHI）泄露到日志、追踪和错误报告中。它在数据发送前作为过滤器运行，通过正则表达式脱敏结构化标识符（如SSN、邮箱），并使用模型处理自由文本PHI，确保日志在传输到集中存储时保持数据隐私和合规性。
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从临床文本提取个人身份信息

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maziyarpanahi/openmed
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使用 openmed.extract_pii 检测临床文本中的个人身份信息（PII）或受保护健康信息（PHI）范围（如姓名、日期、病历号等）。与脱敏功能不同，它返回原始文本和检测到的跨度，用户无需修改源数据即可进行审计、预览脱敏效果、规范化标签或路由到自定义匿名化处理程序。非常适用于数据预处理和策略执行。
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Git工作区清理与管理

git-worktree-clean
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
62
该工具为批处理和清理过时的Git工作区而设计。它能够自动识别并安全移除已合并的工作区，同时计算精确的磁盘空间占用。对于未合并或受保护的分支，提供交互式审核流程，确保系统环境的整洁和操作的安全性。
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安全移除Git工作区及清理

git-worktree-remove
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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该工具提供了一个全面且安全可靠的机制来移除Git工作区。它集成了多重安全检查，包括保护分支校验、未提交更改检测和合并状态确认。此外，它还会引导用户完成完整的清理流程，包括删除本地和远程分支、修剪引用，并提醒用户执行相关的数据库清理操作，确保系统状态干净。
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OpenMed设备端本地部署指南

running-openmed-ondevice
maziyarpanahi/openmed
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本指南详细介绍了如何在本地设备端部署OpenMed模型，以确保最高级别的隐私保护。它涵盖了使用三种后端（MLX用于Apple Silicon，CoreML用于iOS/macOS，ONNX/WebGPU用于跨平台/浏览器）的工作流。部署流程包括模型转换、可选的量化处理和本地运行，保证受保护的健康信息（PHI）不会离开设备。
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CMMC 2.0网络安全合规专家

cmmc
lawve-ai/awesome-legal-skills
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该技能为美国国防工业基础（DIB）的国防承包商和分包商提供专家级咨询。它涵盖CMMC 2.0、NIST SP 800-171、受控非机密信息（CUI）保护以及DFARS条款的合规要求。可用于进行差距分析、起草安全系统计划（SSP）和制定改进计划（POA&M），帮助用户掌握复杂的国防部网络安全合规流程。
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网站安全头配置管理

manage-headers
microsoft/power-platform-skills
392
用于检查和配置Power Pages网站所需的关键HTTP安全头信息。它能评估内容安全策略（CSP）、跨域资源共享（CORS）、点击劫持保护等设置，识别安全配置的缺失和错误，并指导用户修复，从而增强网站的整体安全性。
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链式PR拆分

chained-pr
Gentleman-Programming/gentle-ai
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将超过400行的超大PR拆分为链式PR，保护审查者注意力。支持堆叠PR和特性分支链，附带依赖关系图，确保每个PR可在60分钟内审查完成。
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自动化超大PR拆分与管理

gentle-ai-chained-pr
Gentleman-Programming/gentle-ai
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本工具旨在解决超大型Pull Request (PRs) 的代码审查难题。它能够自动分析并拆分超过规定行数的巨大变更，将其分割成多个独立、聚焦且顺序关联的小型PR。无论采用堆叠式还是链式策略，都能有效保护审查人员的注意力，确保每个PR都能在有限的时间内完成高质量审查，从而保障代码质量和开发流程的顺畅性。
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