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搜索 PHI ，共找到 168 条记录
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自动PR迭代与CI状态同步

iterate-pr
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357
本技能自动化处理Pull Request的完整质量保障生命周期。它能系统地收集CI检查失败报告和分级代码审查反馈。工作流程指导用户进行根因分析、应用最小化修复、回复评论，并持续提交更新，直至所有检查全部通过，确保代码合并的质量和可靠性。
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Lindy AI智能体集成架构模式

lindy-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
488
本技能提供了一套完整的Lindy AI智能体生产级集成参考架构。涵盖了从简单的Webhook回调、复杂的事件驱动管道、多智能体协作、定时任务流到RAG知识库等多种模式，适用于设计和构建稳定、可扩展的复杂AI系统。
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Microsoft 365 企业智能体SDK

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该SDK为使用Python开发企业级AI智能体提供支持，专为Microsoft 365生态系统（如Teams和Copilot Studio）设计。它提供了一套完整的框架，支持aiohttp异步托管、复杂的活动路由、实时流式响应处理以及基于MSAL的身份验证。适用于构建专业、可靠、深度集成于企业微软服务的自动化机器人。
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M365智能代理开发指南

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本SDK提供了一套全面的工具集，用于在Microsoft 365生态系统内构建企业级人工智能代理。它支持与Teams和Copilot Studio的深度集成，并利用Express托管、流式响应和Azure OpenAI等先进功能，帮助开发者构建复杂、高效的自动化业务流程。
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OpenEvidence临床数据处理规范

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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多环境配置指南

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本指南详细介绍了OpenEvidence临床AI系统所需的严格多环境配置流程，核心目标是确保符合HIPAA等医疗合规性要求。它指导用户配置和验证开发、预发布和生产三个独立环境，用于管理从合成数据到包含完整PHI的各类数据。流程强调环境验证、BAA合规检查和完善的审计日志，以防止数据泄露和监管违规。
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OpenEvidence生产环境合规清单

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本清单旨在指导OpenEvidence在生产环境中的安全部署和合规性验证。它涵盖了处理受保护健康信息（PHI）的关键要求，包括HIPAA级别的安全保障、健壮的API集成最佳实践、强制性的监控系统设置和弹性测试。使用此指南确保您的医疗辅助系统达到最高的合规性和可靠性标准。
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OpenEvidence安全基础实践指南

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本指南详细介绍了与OpenEvidence系统集成的安全协议和代码最佳实践。由于该平台处理受保护的健康信息（PHI），指南重点涵盖了HIPAA合规性要求、API密钥管理、Webhook签名验证、输入验证和数据脱敏，确保所有数据交互都安全且符合审计要求。
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OpenRouter LLM动态路由规则引擎

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本技能提供了一个复杂的配置驱动规则引擎，用于管理OpenRouter的API调用。它通过评估用户层级、剩余预算、任务类型、是否需要工具调用、延迟要求等多个维度，动态选择最合适的语言模型。这对于构建生产级、具备成本控制和性能优化能力的LLM编排系统至关重要。
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性能工程与系统优化专家

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模拟一位专业的性能工程师，擅长诊断和解决整个技术栈的性能瓶颈。该技能覆盖了现代可观测性、高级性能分析、负载测试和系统优化等领域。适用于需要优化系统可扩展性、降低延迟、提升吞吐量，或构建高可靠性分布式云系统的场景。
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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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安全审计助手

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通过 security-pro-pack 工具对代码、基础设施和配置执行全面安全审计，识别漏洞、合规差距与加密风险，并提供可执行的修复建议。
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