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Obsidian故障排除手册

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本手册提供一套系统化的流程，用于诊断和解决Obsidian笔记库的各类严重故障。无论遇到插件崩溃、数据损坏、同步冲突还是性能下降，本指南均提供了详细的命令行和恢复步骤，确保数据安全和功能恢复。
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OpenEvidence临床数据处理规范

openevidence-data-handling
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本指南详细介绍了OpenEvidence平台的安全数据生命周期管理流程。它涵盖了各类临床信息的分类、严格的国际合规要求（如HIPAA、GDPR和FDA指南），并详细说明了处理受保护健康信息（PHI）的技术要求。核心流程包括PHI去识别化、数据校验、安全API集成和合规数据导出，旨在确保系统在提供临床智能支持的同时，最高级别地维护患者隐私和监管合规。
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OpenEvidence临床证据部署集成

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该技能指导用户使用Docker部署OpenEvidence临床证据集成服务。它构建了一个符合HIPAA标准的生产环境，用于安全连接OpenEvidence API。用户可以查询临床证据、检索医学文献摘要并验证治疗方案，整个流程支持审计日志记录和数据静态加密，确保医疗数据的合规性。
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OpenEvidence API升级与迁移指南

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本指南为集成OpenEvidence临床AI平台提供了完整的升级和迁移路线图。内容涵盖了API的关键变化，例如从扁平化答案到结构化证据的模式重构、版本检测以及引用格式的更新。开发者可利用这些知识，实现健壮的迁移逻辑，确保下游的临床应用在调用不断变化的医疗证据时，仍能保持最高的准确性和安全性。
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LLM数据隐私保护与合规

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本技能用于在通过OpenRouter API调用大型语言模型时，实施全面的数据隐私控制。它能够自动检测和脱敏提示词中的个人身份信息（PII），包括邮箱、社保号、信用卡号和API密钥。这有助于确保数据符合GDPR、CCPA等隐私法规，安全处理敏感数据。
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OpenRouter API集成陷阱

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本指南汇总了开发者在使用OpenRouter API集成时常犯的错误和常见陷阱。内容涵盖了API模型ID格式要求、成本控制（如设置最大Token）、API密钥安全管理、限速处理以及客户端连接复用优化等关键最佳实践，帮助构建稳定、高效的多模型AI应用。
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多智能体代码编排

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用于协调多个专业化的AI智能体，以处理复杂的、多领域的开发任务。适用于需要全面代码审查、安全审计、或完整功能实现（如前后端、测试）等场景，确保从多个视角进行系统性分析和优化，生成综合性报告。
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密码哈希生成器助手

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在安全基础技能范围内，在密码哈希生成器相关请求中提供步骤指导、规范建议与输出校验，帮助构建符合认证场景的安全代码与配置。
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PCI DSS 验证器指南

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自动处理 PCI DSS 验证相关任务，指导安全专家遵循最佳实践，生成生产级代码与配置，并对照合规框架校验结果。
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AI代码审查专家

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这是一个综合型的代码审查专家工具，结合了自动静态分析（如SonarQube, CodeQL, Semgrep）和先进的AI能力。它能够对代码进行多层级审查，全面评估安全漏洞、性能瓶颈、架构一致性及可维护性，适用于任何编程语言的CI/CD流程。
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多智能体代码审查编排工具

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该工具是一个复杂的AI代码审查系统，能够协调多个专业化的智能体（如安全、架构、性能等）。它超越了传统单一视角的审查限制，通过管理上下文、执行混合工作流、解决冲突和综合分析，为代码提供全面、深度的多视角评估和可执行的质量报告。
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自动化安全漏洞检测

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通过 security-test-scanner 插件对应用和 API 进行自动化安全扫描，覆盖 OWASP Top 10、SQL 注入、XSS、CSRF 及认证授权问题，并生成详细的修复报告。
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