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PyTorch Lightning 深度学习框架

pytorch-lightning
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
353
PyTorch Lightning是一个基于PyTorch的高级深度学习框架，旨在简化和规范整个机器学习工作流。它帮助用户将模型组织为LightningModule，自动化训练循环，并处理复杂的数据流程。框架支持多GPU/TPU分布式训练、集成各种实验日志记录（如W&B, MLflow）和自定义回调，极大地提升了大型AI项目开发的效率和可扩展性。
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Anthropic API 错误排查指南

anth-known-pitfalls
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
117
本指南详细列出了使用 Anthropic Claude API 时开发者常犯的错误和最佳实践。内容涵盖了与OpenAI等其他模型API的关键区别，例如强制要求设置`max_tokens`、正确处理系统提示词的位置，以及准确解析API响应结构等，帮助开发者规避集成陷阱。
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云端大模型回归测试

cloud-provider-regression-test
SharpAI/DeepCamera
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本工具用于自动化执行所有已启用云端大语言模型（LLM）提供商的回归测试。它全面验证了连接性、标准聊天补全、结构化JSON输出以及SSE流式传输能力。适用于确保多云AI集成在持续集成/持续部署流程中的稳定性和可靠性。
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Cohere API V2快速上手指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
92
本指南提供了Cohere API v2的核心功能最小化示例，涵盖了聊天补全、文本嵌入和搜索重排等核心API。它详细介绍了基本使用流程和模式，并提供了TypeScript和Python两种语言的代码示例，是学习和快速集成Cohere AI功能的理想入门资料。
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Abridge医疗AI持续集成

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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Abridge集成错误诊断指南

abridge-common-errors
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
493
本指南是Abridge临床文档集成环境的综合故障排除手册。它详细涵盖了认证、EHR连接、音频流、病历生成以及FHIR数据校验等一系列常见错误，帮助开发者和技术人员快速定位和解决AI驱动的临床工作流问题。
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Abridge环境AI临床文档生成

abridge-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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
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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
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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
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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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Abridge临床AI集成规范

abridge-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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
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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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