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Abridge医疗AI持续集成
abridge-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
306
用于为Abridge临床AI集成构建完整的CI/CD流程。该流程通过GitHub Actions自动化执行,重点包括FHIR资源格式验证、PHI泄露扫描(确保HIPAA合规性)以及沙箱环境的端到端集成测试。确保医疗AI应用的安全性与可靠性。
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环境式临床文档自动化
abridge-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
385
本工作流实现了Abridge端到端的临床文档记录流程。它能够捕获病患诊疗过程中的环境语音,进行实时语音转录,利用生成式AI将口述内容结构化为标准医疗记录(如SOAP、病史记录)。此外,还能自动生成诊断和操作编码(ICD-10, CPT),并将结构化数据直接推送到电子病历系统,大幅减少人工录入时间。
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Abridge环境AI临床文档生成
abridge-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
190
本示例提供了一个最小化的工作模型,展示了Abridge环境下的AI临床文档自动化流程。用户可以通过模拟一次完整的诊疗会话,提交对话记录,系统将自动生成高度结构化的临床病历(包括主诉、病史、评估等),并提取相关的ICD/CPT编码,适用于测试医疗信息系统集成和AI数据结构化能力。
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Abridge EHR集成与认证配置
abridge-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
392
本指南详细介绍了Abridge临床AI平台认证和集成凭证的设置流程。它指导用户如何连接到主要的电子健康记录系统(如Epic、Athena),通过OAuth 2.0和FHIR R4标准,实现安全、合规的嵌入式AI文档记录功能。
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临床AI部署准备清单
abridge-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
128
这是一个用于评估和确保临床AI系统(如Abridge)在受监管的医疗环境中部署就绪的综合清单。它涵盖了HIPAA合规性、业务伙伴协议(BAA)、电子病历(EHR)集成验证(如FHIR R4)、稳健的基础设施安全(TLS 1.3、密钥管理)等关键方面,并提供了完整的上线验证和回滚流程。
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临床AI系统集成参考架构
abridge-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
107
本文档提供了完整的参考架构蓝图,用于指导将环境AI(Abridge)系统集成到多地点、大型医疗健康体系中。详细覆盖了数据流、组件设计、FHIR R4标准,以及与Epic/Athena等主流电子病历系统(EHR)的合规集成流程。
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AgentCore运行时会话调查
agentcore-investigation
awslabs/mcp
81
本指南提供了一套完整的流程,用于通过CloudWatch Logs Insights和OpenTelemetry (OTEL) 技术,深入调查Bedrock AgentCore的运行时会话。它涵盖了会话ID到追踪ID的解析、结构化查询构建,并能够构建详细的执行时间线。适用于诊断Agent行为、追踪工具调用、分析延迟和性能瓶颈。
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Anthropic SDK安装与身份验证指南
anth-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了关于Anthropic SDK的全面安装和配置流程,支持Python和TypeScript。它详细介绍了如何设置环境API密钥,安全管理认证凭证,并验证与Claude Messages API的连接,是进行任何Claude API集成的必备知识。
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Anthropic工具使用与智能体工作流
clade-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
60
本技能指南深入讲解Anthropic的工具使用(函数调用)和智能体工作流。它指导用户如何使用JSON Schema定义工具,执行工具调用,并构建复杂的、循环式的智能体流程,从而实现高级的AI自动化应用和功能调用。
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Anthropic消息批次与异步批量处理
clade-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南介绍了Anthropic Message Batches API,用于处理高并发、大规模的AI任务批处理。它允许用户一次性提交高达10,000个请求进行异步处理,非常适合需要对大量文档进行摘要、分类或结构化提取等资源密集型任务。使用流程包括创建批次、轮询状态直至完成(有24小时SLA),最后检索每个请求的详细结果。
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Cohere API v2错误诊断与修复指南
cohere-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
60
本指南是Cohere API v2的快速参考手册,用于诊断和修复常见的API错误和异常。它详细覆盖了参数缺失(400)、限速(429)或认证失败(401)等关键错误代码,并提供了针对不同模型的代码级修复方案,帮助用户确保AI应用的调用流程稳定可靠。
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Cohere RAG流程构建
cohere-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本流程演示了如何使用Cohere的嵌入、重排序和聊天API构建完整的RAG(检索增强生成)流水线。它涵盖了从知识库嵌入、高效检索相关信息,到通过LLM生成带有精确引用的答案的全过程。适用场景包括构建企业级、知识驱动的问答和智能问询系统。
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