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OpenMed MCP服务器工具部署

deploying-openmed-mcp

maziyarpanahi/openmed

该技能部署了OpenMed模型上下文协议（MCP）服务器，将临床NLP工具（如命名实体识别、PII提取和去标识化）封装为可调用的工具。它允许AI智能体和聊天客户端通过工具调用来使用OpenMed功能，并在本地设备上安全运行，确保用户数据隐私。

智能体工作流审计与评分

FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide

本工具用于系统性地审计和评分定义的AI智能体，确保其功能描述足够精确、工具权限范围安全，并适用于程序化的编排流程。它特别检查描述的歧义性、工具授权的过度宽松性，以及可能导致无头工作流中断的陷阱，适用于新智能体集成或多智能体工作流调试。

提取社会决定因素与代码映射

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maziyarpanahi/openmed

本功能用于从非结构化的临床叙述中提取社会决定因素（SDOH），包括住房不稳定、食物不安全和交通障碍等。它将这些文本片段映射到标准化的ICD-10-CM Z代码（Z55–Z65）。这对于进行健康公平性分析、构建风险分层模型和识别编码缺失至关重要，能将叙述性文本转化为可查询的离散数据点。

设备端隐私信息模型选择

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maziyarpanahi/openmed

本指南用于从预定模型库中选择适合在设备端运行的个人身份信息（PII）检测模型。它根据输入语言、所需运行环境（如PyTorch、MLX）和内存预算进行筛选。核心流程包括离线构建候选列表，并强调在部署前必须进行严格的召回率验证和性能基准测试，以确保数据隐私安全。

OpenMed临床NLP REST API部署

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maziyarpanahi/openmed

本技能提供OpenMed的FastAPI RESTful服务，用于构建自托管的临床NLP微服务。它核心功能包括临床命名实体识别（NER）、个人身份信息（PII）提取和去识别化处理。适用于需要将模型部署为内部API、进行批处理或构建安全推理层级的场景，支持模型生命周期管理和动态批处理。

临床日期偏移去识别化

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maziyarpanahi/openmed

该技能通过应用一致的日期偏移，实现临床文本的去识别化。它在使绝对日期不可知的情况下，关键地保留了医学事件之间的时间间隔。这对于需要进行纵向研究或生存分析的场景至关重要，确保在符合HIPAA安全港规则的前提下，保留时间到事件的完整性。

AI代理行动预执行验证

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github/awesome-copilot

这是一个严格的预执行审计框架，用于审查AI代理或系统提议的任何行动。它作为关键安全边界，不执行任何操作，而是全面审计决策路径，包括初始请求、目标参数、证据完整性、时间有效性和审核员独立性，确保系统安全合规。

欧盟AI法案高风险定级评估

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lawve-ai/awesome-legal-skills

本技能提供深度结构化的评估，用于判断AI系统是否根据《欧盟AI法案》第6条被认定为“高风险”。该评估基于欧盟委员会的草案指南（附件I和III），覆盖了产品安全路径、准提供商陷阱等复杂法律要点。适用于需要进行高风险判定、确保法律合规性及制定合规策略的场景。

欧盟通用人工智能法案合规评估

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lawve-ai/awesome-legal-skills

本技能提供了一份完整的欧盟通用人工智能（GPAI）合规评估工作流。它指导用户根据欧盟AI法案（第51-56条）评估模型是否为GPAI提供商、是否适用开源豁免，并判断是否存在系统性风险。内容涵盖透明度、版权和安全保障等多个方面的义务，是大型AI模型落入欧盟市场前的关键合规参考。

伊托推理服务与资源预订

本技能描述了在伊托计算平台上部署模型推理服务的标准合同和流程。它规定了在确认计算预订后，如何安全地交付一个不可变的推理服务清单。整个流程包含多个严格的门控机制，包括权限验证、清单完整性校验和幂等性密钥的使用，确保了高级AI模型部署的稳定性和可靠性。

机器学习训练工作流编排

本技能负责编排复杂的机器学习训练工作流，用于专用的计算集群。它管理着从预训练、微调到强化学习等多个阶段，通过验证不可变的训练清单、最新的资源配额和多级确认门控机制。该技能是一个规范的作业提交接口，重点强调了执行前的安全、幂等性以及资源有效性验证。

法律专业知识到AI技能提取

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lawve-ai/awesome-legal-skills

该技能旨在将律师的专业经验、工作流程或法律判断模式系统化，转化为安全的、可审计的AI技能包。它可处理法律备忘录、合规清单等输入，提取核心能力和风险分类，同时严格分离知识与个人身份，确保所有输出都具备来源可追溯性和人工复核环节。

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