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AI音频生成适配器
audio-cog
opensquilla/opensquilla
111
兼容OpenSquilla的音频生成适配器,通过OpenRouter音频模型生成可直接在网页播放的AI语音、旁白、音乐和音效。支持流式接收gpt-audio输出并保存为WAV文件,输出AUDIO_READY清单供页面集成。
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临床文本批处理
batch-processing-clinical-text
maziyarpanahi/openmed
59
用于对大规模临床文本语料库进行批处理的工具。支持在本地设备上执行NER、隐私信息(PII)提取和脱敏处理。内置断点续传、分片和流式输出功能,确保处理数千份病历时数据安全、资源高效,且不会占用过多内存。
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临床NER模型评估与基准测试
benchmarking-clinical-ner
maziyarpanahi/openmed
231
本技能为临床或生物医学命名实体识别(NER)模型提供深度评估和详细的指标报告。它基于用户提供的金标准语料库,计算实体级别的精确率、召回率和F1分数。支持严格和松弛的匹配模式,并生成按标签划分的混淆矩阵和错误分析,帮助用户定位模型在临床任务中的具体缺陷。
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临床文档摄取与预处理
ingesting-clinical-documents
maziyarpanahi/openmed
287
该模块负责将各种形式的临床文档(如扫描的图片、传真、CSV/TSV表格、C-CDA XML)统一转换为结构化的文本格式。它支持设备端OCR和表格数据红审,是进行去标识化和命名实体识别(NER)流程的关键第一步。
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加载和缓存OpenMed生物医学模型
loading-openmed-models
maziyarpanahi/openmed
190
该技能用于管理和高效缓存OpenMed临床/生物医学命名实体识别(NER)模型。模型首次从Hugging Face Hub下载后,即可实现完全离线运行。它支持在多次调用中重用模型,并提供配置缓存目录、指定设备(CPU/GPU)以及处理多种模型标识符(注册键、完整HF ID或本地路径)。
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实验室数值解析与异常标记
parsing-lab-values
maziyarpanahi/openmed
427
本技能用于解析临床文本中的实验室数值。它能够解析参考范围(如“135-145”或“<5”),并为给定数值推导出结构化的异常标记(低、正常、高、临界)。该功能天生支持单位无关性,并能尊重源自实验室本身的显式标记,是结构化临床数据提取和解读流程的关键工具。
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OpenMed临床NLP REST API部署
serving-openmed-rest-api
maziyarpanahi/openmed
233
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。
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放射学报告结构化
structuring-radiology-reports
maziyarpanahi/openmed
273
本技能用于将放射科的自由文本报告(如CT、MRI、X光片等)转换为结构化的数据格式。它可以自动分割报告的关键部分(技术、发现、印象),并提取解剖结构、测量数值、侧别性、BI-RADS/Lung-RADS评估等级和后续推荐等关键临床信息,支持构建结构化的电子病历和决策支持系统。
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SWE-bench 智能体代码基准测试
swe-bench
opensquilla/opensquilla
245
该工具用于在官方Docker容器环境中运行OpenSquilla智能体,对复杂的真实世界软件工程基准(SWE-bench)进行端到端测试。它支持用户提交实例ID进行代码修复求解、在不同数据集上进行性能基准测试,或评估已生成补丁是否能真正解决问题,模拟完整的开发-测试流程。
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构建可审计证据地图
build-evidence-map
github/awesome-copilot
364
该技能用于将有争议的问题或复杂决策转化为结构化、可审计的证据地图。它系统性地追踪所有支持、矛盾、限定和缺失的证据,确保所有推理关系和源证据区域得以完整保留,支持严谨的批判性审查。
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通用辅助智能助手
underdeclared-agent
NVIDIA/SkillSpector
207
这是一个通用型的智能助理,旨在帮助用户处理各种任务和解答疑问。无论用户遇到何种问题,它都能提供多领域的指引、信息和支持,充当一个全能的知识和任务辅助工具。
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DeepSeek 对话补全
deepseek-chat
ruvnet/ruflo
477
通过 OpenAI 兼容接口调用 DeepSeek 的 deepseek-chat 模型,实现单轮对话补全。适合摘要、信息抽取和快速分类等非推理任务,支持 JSON 输出、环境变量读取 API 密钥,并在接口不可用时优雅降级。
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