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Cirq：量子电路模拟与编程

cirq
sickn33/antigravity-awesome-skills
396
Cirq是Google Quantum AI出品的开源Python框架，用于设计、模拟和运行复杂的量子电路。它支持参数化电路、噪声建模、电路优化，并能与IonQ、Google Quantum等多种主流量子硬件平台无缝集成，是开发量子算法的理想工具。
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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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AI音频生成适配器：网页语音合成

audio-cog
opensquilla/opensquilla
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本适配器利用OpenRouter的AI模型，为网页内容生成专业的音频素材，包括语音旁白、音乐和音效。它与OpenSquilla环境深度集成，能够处理复杂的API流式传输和WAV文件输出，确保网页能够无缝嵌入高质量的音频体验。
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AI智能体与技能质量审计

audit-agents-skills
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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这是一个全面的AI智能体、技能和命令的质量审计系统。它根据行业最佳实践，使用多维度的加权评分模型进行定量评估，并给出生产就绪度等级（A-F）。适用于复杂AI系统部署前的验证、识别不足和确保代码健壮性。
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模型亚组公平性审计

auditing-subgroup-fairness
maziyarpanahi/openmed
293
该技能用于审计OpenMed的NER或去标识化模型，以检测不同人口子群组（如性别、年龄、种族）之间的性能差异。它计算了每个子群组的召回率和泄露率差异，帮助用户在部署前发现“欠保护”现象，确保AI系统的公平性和可治理性。
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临床AI模型卡片生成

authoring-model-cards
maziyarpanahi/openmed
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用于为OpenMed临床NER或去识别化模型生成结构化的模型卡片。该功能能够整合复杂的评估结果（如性能指标、数据泄露率、子群公平性等），自动生成包含预期用途、局限性、详细指标和医疗设备免责声明的治理文档，确保临床AI的文档化和合规性。
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临床文本批处理

batch-processing-clinical-text
maziyarpanahi/openmed
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用于对大规模临床文本语料库进行批处理的工具。支持在本地设备上执行NER、隐私信息（PII）提取和脱敏处理。内置断点续传、分片和流式输出功能，确保处理数千份病历时数据安全、资源高效，且不会占用过多内存。
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PII召回率模型基准测试

benchmark-pii-recall
maziyarpanahi/openmed
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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
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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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书籍知识结构化转换器

book-to-skill
virgiliojr94/book-to-skill
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本技能旨在将非结构化的书籍文档（PDF, EPUB, DOCX等）转化为可操作的结构化知识技能。它不提供简单的摘要，而是深入提取材料中的核心框架、思维模型、关键原则、技术和反模式。适用于将学术知识转化为可供AI智能体重复调用和学习的知识工具集。
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临床事件时间轴构建器

building-patient-timelines
maziyarpanahi/openmed
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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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多语言临床文本脱敏处理

deidentifying-multilingual-text
maziyarpanahi/openmed
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该技能专为处理多国语言的临床医疗文本设计，能够从西班牙语、德语、法语、阿拉伯语等多种语言的病历中脱去敏感的个人身份信息（PII）。系统能自动匹配语言对应的PII模型和国家级证件正则规则，并生成高度本地化的替代假数据，确保脱敏结果的真实性和可用性。
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