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推荐系统论文写作指南

recsys-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
497
本指南为推荐系统（RecSys）领域学术论文的结构化和内容优化提供专业指导。它指导作者如何重写第一页、设计严谨的评估协议（如时间分割、等预算基线），并避免夸大结论，确保论文符合顶级AI会议的标准。
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Scikit-learn Python机器学习库

scikit-learn
sickn33/antigravity-awesome-skills
468
Scikit-learn是Python领域标准的机器学习库。它提供全面的工具集，用于执行监督学习（如分类、回归）和无监督学习（如聚类、降维）。用户可以使用它来构建完整的机器学习流程，进行数据预处理、模型评估和优化，适用于构建端到端的各种数据科学和预测系统。
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PII召回率模型基准测试

benchmark-pii-recall
maziyarpanahi/openmed
199
该工具用于对个人身份信息（PII）检测模型进行严格的召回率基准测试。它通过利用合成样本和预设的召回阈值，强制模型在发布前达到最低的隐私保护标准，确保识别出的关键信息没有漏报，避免隐私数据泄露。
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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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临床事件时间轴构建器

building-patient-timelines
maziyarpanahi/openmed
92
该工具能够从复杂的临床医疗记录中，提取并整合各种临床事件（如诊断、用药、手术）。它核心功能是进行时间归一化，解决相对时间表达（如“入院后两天”），生成一个按时间顺序排列的完整病程时间轴。该时间轴数据结构化，可直接用于UI展示或导出至FHIR标准资源。
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基于泄漏门的去标识化评估

evaluating-with-leakage-gates
maziyarpanahi/openmed
257
用于评估去标识化和临床命名实体识别模型是否符合严格的隐私保护标准。该功能不依赖于聚合F1分数，而是通过一系列泄漏门控（G1a-G8）检查模型是否存在残留的个人健康信息（PHI）泄露，从而判断模型是“可发布”还是“隔离”，确保模型满足HIPAA合规要求。
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提取社会决定因素与代码映射

extracting-sdoh
maziyarpanahi/openmed
305
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。
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去标识化泄漏检测门禁

gating-deid-leakage
maziyarpanahi/openmed
279
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。
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结构化试验资格筛选与匹配

parsing-trial-eligibility
maziyarpanahi/openmed
344
该技能能够将临床试验的非结构化、自由文本入选/排除标准，解析为结构化的、机器可读的规则。接着，它利用OpenMed提取的患者病史、体检数据等信息，对每一个标准进行逐一评估，输出患者是否符合资格的判定结果和详细的推理过程。这是一个用于辅助临床决策的专业工具。
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AI学术论文投稿就绪审计

prai-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
485
本指南是为提交至高水平《模式识别与人工智能》期刊的原创长文准备的全流程就绪审计手册。它系统性地覆盖了学术论文从格式（中英文摘要、中图分类号）、篇幅控制，到学术规范（查重、一稿多投）等所有关键环节，旨在确保稿件达到国际同行评审的发表标准。
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临床病症列表重构与规范化

reconciling-problem-lists
maziyarpanahi/openmed
488
本技能用于处理从临床病历中提取的原始疾病和诊断提及。它负责解决同义词的冲突、排除患者否认或仅为假设的诊断，并为每个概念分配明确的临床状态（活跃、已解决或历史）。最终输出是一个标准化、去重且结构化的问题列表，适用于USCDI或FHIR标准。
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语音指令结构化优化

voice-refine
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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适用于将口述、语音备忘录或语音转文字的冗长、非结构化文本，转化为清晰、高效、结构化的AI提示词。它会自动去除口头禅、重复和无关内容，并组织成包含“背景”、“目标”、“约束”等标准的Prompt格式，极大提高提示词的准确性和LLM的理解效率。
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