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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。

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。

去标识化泄漏检测门禁

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maziyarpanahi/openmed

该技能用于在持续集成 (CI) 环境中为去标识化模型创建强制门禁。它能自动检测模型是否发生了性能退化（召回率下降）或是否泄露了关键的个人身份信息（PHI）。通过失败构建，确保只有满足严格隐私和性能标准的模型才能通过合并，从而防止数据泄露。

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。

AI科技媒体内容创作思维模型

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momozi1996/awesome-ai-persona-skills

一套系统化的AI科技媒体内容创作方法论。它指导用户从“速报（时效性）”、“深析（洞察力）”和“智库（影响力）”三个维度构建内容体系。适用于需要输出权威、数据驱动、全景图谱式AI行业深度报道的专业内容创作者或媒体团队。

强制外部事实核查工作流

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lawve-ai/awesome-legal-skills

本工作流要求对所有非平凡的事实性声明进行强制性的外部核实，确保在处理重大风险领域（如法律、科学、时事或数据）时达到最高准确度。它要求用户分解任务、使用外部资源搜索，并为每一条声明提供行内引用，从而避免依赖模型内部可能过时或不准确的知识。

法律信息提取模型路由

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lawve-ai/awesome-legal-skills

这是一个法律信息提取模型顾问，用于从复杂的法律文档（如合同）中提取结构化数据。它根据业务风险、成本、所需速度和文档类型（如扫描件或纯数字文本）等关键参数，推荐最佳的LLM模型组合。该工具提供关键的决策支持，指导用户选择合适的AI模型进行数据抽取，但不执行实际的抽取操作。

机器之心AI媒体写作框架

jiqizhixin-skill

momozi1996/awesome-ai-persona-skills

以机器之心为蓝本的AI内容创作思维框架，强调论文级深度、量化数据支撑、学术与产业双线并跑、分层推演与媒体产品化。适用于撰写AI技术解读、模型评测、产业趋势分析和行业评论等内容。

AlphaGenome 变异效应评分

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

查询 AlphaGenome Atlas 预计算数据或调用 AlphaGenome 模型，对人类 GRCh38 及小鼠单核苷酸变异进行打分，获取 AVI 影响分数、SHAP 特征归因及 RNA-seq、DNase、ATAC、ChIP、剪接、接触图等轨迹预测，用于非编码调控变异的优先级排序与机制解读。

日语NLP资源对比

taishi-i/awesome-japanese-nlp-resources

在多个日语NLP库、模型或数据集之间进行多维度比较，并以表格形式呈现评分结果。适用于选择工具（如MeCab与Sudachi对比）或评估特定任务（如形态素解析、向量嵌入、OCR）的选项。

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