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AI学术论文投稿就绪审计

prai-submission

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

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。

严谨证明流程编排器

proof-orchestrator

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

这是一个用于管理复杂、状态化的学术证明项目的流程编排工具。它将证明工作视为本地优先的管道，涵盖了初稿撰写、严格验证、源材料管理，以及在本地尝试受阻时，有序地将任务升级到外部AI模型（如GPT Pro）或进行深度审计，确保最终输出的高度可追溯性和严谨性。

零样本生物医学实体抽取

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maziyarpanahi/openmed

零样本命名实体识别（NER）工具，可从临床或生物医学文本中提取自定义实体类型（如药物、症状），无需预设标签或进行模型微调。它利用GLiNER/GLiNER2模型，用户可以在运行时定义所需标签。通过构建模型索引和运行推理，适用于快速原型开发或标签结构不稳定的场景。

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。

OpenMed临床NLP REST API部署

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maziyarpanahi/openmed

本技能提供OpenMed的FastAPI RESTful服务，用于构建自托管的临床NLP微服务。它核心功能包括临床命名实体识别（NER）、个人身份信息（PII）提取和去识别化处理。适用于需要将模型部署为内部API、进行批处理或构建安全推理层级的场景，支持模型生命周期管理和动态批处理。

临床日期偏移去识别化

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maziyarpanahi/openmed

该技能通过应用一致的日期偏移，实现临床文本的去识别化。它在使绝对日期不可知的情况下，关键地保留了医学事件之间的时间间隔。这对于需要进行纵向研究或生存分析的场景至关重要，确保在符合HIPAA安全港规则的前提下，保留时间到事件的完整性。

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。

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。

通用辅助智能助手

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NVIDIA/SkillSpector

这是一个通用型的智能助理，旨在帮助用户处理各种任务和解答疑问。无论用户遇到何种问题，它都能提供多领域的指引、信息和支持，充当一个全能的知识和任务辅助工具。

AI代理行动预执行验证

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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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