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加载和缓存OpenMed生物医学模型

loading-openmed-models

maziyarpanahi/openmed

该技能用于管理和高效缓存OpenMed临床/生物医学命名实体识别（NER）模型。模型首次从Hugging Face Hub下载后，即可实现完全离线运行。它支持在多次调用中重用模型，并提供配置缓存目录、指定设备（CPU/GPU）以及处理多种模型标识符（注册键、完整HF ID或本地路径）。

实验室数值解析与异常标记

parsing-lab-values

maziyarpanahi/openmed

本技能用于解析临床文本中的实验室数值。它能够解析参考范围（如“135-145”或“<5”），并为给定数值推导出结构化的异常标记（低、正常、高、临界）。该功能天生支持单位无关性，并能尊重源自实验室本身的显式标记，是结构化临床数据提取和解读流程的关键工具。

结构化试验资格筛选与匹配

parsing-trial-eligibility

maziyarpanahi/openmed

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。

临床病症列表重构与规范化

reconciling-problem-lists

maziyarpanahi/openmed

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。

临床笔记结构化分段处理

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maziyarpanahi/openmed

本功能用于将非结构化的临床病历（如主诉、现病史、既往病史等）分割成带有规范标签和LOINC代码的独立片段。这种结构化的分段处理至关重要，它确保了下游的命名实体识别（NER）和去标识化任务能够获取完整的上下文信息。这大大提升了医疗文本处理的准确性和专业性。

放射学报告结构化

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maziyarpanahi/openmed

本技能用于将放射科的自由文本报告（如CT、MRI、X光片等）转换为结构化的数据格式。它可以自动分割报告的关键部分（技术、发现、印象），并提取解剖结构、测量数值、侧别性、BI-RADS/Lung-RADS评估等级和后续推荐等关键临床信息，支持构建结构化的电子病历和决策支持系统。

带引用溯源的临床笔记摘要

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maziyarpanahi/openmed

本技能用于从复杂的临床病历中生成结构化、高度准确的摘要，例如出院小结、交接病程或问题列表。其核心功能是将摘要中的每一条陈述都锚定到原文的特定来源片段，确保信息的绝对可追溯性，从而根除AI幻觉，是临床文档自动化草稿的关键工具。

SWE-bench 智能体代码基准测试

opensquilla/opensquilla

该工具用于在官方Docker容器环境中运行OpenSquilla智能体，对复杂的真实世界软件工程基准（SWE-bench）进行端到端测试。它支持用户提交实例ID进行代码修复求解、在不同数据集上进行性能基准测试，或评估已生成补丁是否能真正解决问题，模拟完整的开发-测试流程。

语音指令结构化优化

FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide

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。

构建可审计证据地图

build-evidence-map

github/awesome-copilot

该技能用于将有争议的问题或复杂决策转化为结构化、可审计的证据地图。它系统性地追踪所有支持、矛盾、限定和缺失的证据，确保所有推理关系和源证据区域得以完整保留，支持严谨的批判性审查。

AI代理行动预执行验证

verify-agent-action

github/awesome-copilot

这是一个严格的预执行审计框架，用于审查AI代理或系统提议的任何行动。它作为关键安全边界，不执行任何操作，而是全面审计决策路径，包括初始请求、目标参数、证据完整性、时间有效性和审核员独立性，确保系统安全合规。

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