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Abridge临床AI集成规范

abridge-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
232
本模式集提供了生产级的Abridge临床AI集成解决方案。它创建了类型安全的客户端封装，实现了严格的HIPAA合规审计日志（确保不记录PHI），并内置了指数退避重试机制和专业的错误处理。适用于构建安全、可靠且符合行业标准的医疗AI应用。
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Abridge医疗AI合规安全指南

abridge-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
357
本技能旨在提供Abridge临床AI集成所需的全方位HIPAA合规安全指南。它涵盖了关键领域，包括强制执行TLS 1.3传输层加密、AES-256静态存储加密、角色权限控制（RBAC）的实施、PHI安全审计日志记录，以及秘密管理最佳实践，以确保系统完全符合HIPAA法规要求。
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Claude API调用监控与性能跟踪

anth-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
469
该工具提供全面的Claude API调用监控能力。它通过结构化日志和Prometheus指标，实时追踪API延迟、Token消耗、预估成本和错误率。适用于需要高可靠性、预算控制和性能监控的AI应用系统，确保Claude集成稳定运行。
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Claude API生产部署检查清单

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本清单是部署基于Claude API的AI功能到生产环境的完整指南。它涵盖了从认证、错误处理、成本控制到可观测性（日志、指标、健康检查）等各个关键环节，旨在确保AI功能在上线时具备高可靠性和最佳的运维实践。
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Cohere数据脱敏与隐私合规

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
181
用于在调用Cohere API时处理和保护敏感数据。该技能集实现了PII（个人身份信息）的自动检测和脱敏（红化）功能，涵盖了输入预处理、响应后清理和完整的审计日志记录。确保系统符合GDPR/CCPA等数据隐私法规要求，安全处理用户数据。
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通用研究知识结构化编译器

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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这是一个通用的研究知识编译器。它能够接收任何形式的研究输入，如学术论文、代码库、实验日志和原始笔记。系统负责将这些异构数据转化为结构化、智能化的研究工件（ARA），提取核心知识原子，构建认知图谱，最终生成可验证、可供AI使用的完整知识包。
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AI智能体语义记忆库

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sickn33/antigravity-awesome-skills
204
这是一个为AI智能体设计的自托管语义记忆服务。它能帮助智能体将工作日志、决策和笔记等知识沉淀，并通过语义（而非关键词）进行检索。用户可按项目或角色划分空间，确保知识库的持久性、结构化和可追溯性。
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检测AWS CloudTrail异常行为

account-manipulation-account-linking
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
163
该技能利用Python和boto3分析AWS CloudTrail日志，建立正常的API活动统计基线。它能检测出异常模式，如不寻常的事件源、首次API调用、地理IP偏差和高频率调用。这对于在安全事件中识别凭证泄露、权限提升和未经授权的资源访问至关重要。
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AI会话成本追踪

cost-track
ruvnet/ruflo
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该工具可自动读取AI会话的JSONL日志，统计不同模型和级别的Token使用量。它根据预设的定价模型计算出总的美元成本，并将结构化的成本记录持久化到成本追踪命名空间，为后续的成本报告和分析提供准确数据源。
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Anthropic托管智能体云运行时

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ruvnet/ruflo
341
本技能提供Anthropic Claude托管智能体运行时，专为运行复杂的、长时或异步的AI任务设计。与本地WASM代理不同，托管运行时提供了一个完整的云容器环境、持久化的文件系统和跨轮次的稳定状态管理。它覆盖了智能体的完整生命周期，包括创建、发送提示、检查状态、查看事件日志和最终终止。
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COLT论文证明证据评估指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南指导作者如何为COLT会议撰写理论论文。由于会议不设正式的“证据包”评估环节，因此本书强调将证明附录作为核心“证据”。内容涵盖了如何构建可验证的证明日志、如何严谨地追踪数学常数和外部理论结果，确保论文的理论严谨性。
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推荐系统成果物打包与复现

recsys-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南指导研究人员如何为推荐系统论文准备和构建可复现的证据包。它详细说明了如何打包数据集、模型检查点、划分脚本和倾向性日志等成果物，确保论文中的所有排名和评估指标都能在匿名、可验证的仓库中实现端到端的复现。
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