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混淆矩阵生成器

confusion-matrix-generator

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

在机器学习训练场景中，自动响应混淆矩阵生成器相关请求，提供流程化指导、最佳实践校验及可直接使用的代码配置，帮助快速完成模型评估。

临床NER模型评估与基准测试

benchmarking-clinical-ner

maziyarpanahi/openmed

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。

欧盟AI法案合规义务映射

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lawve-ai/awesome-legal-skills

根据用户在AI系统中的角色和风险等级，生成欧盟AI法案的完整合规义务矩阵。该工具提供可执行的RACI分配和实施优先级，帮助企业系统性地评估和创建AI合规检查清单。

结构化文档对比与审查

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lawve-ai/awesome-legal-skills

本技能旨在指导用户从多个文档（如PDF、DOCX）中提取结构化数据，并将其整理成带有引用的Excel矩阵。适用于法律合同、学术研究或商业尽职调查等场景，能够高效地比较不同文档间的特定条款、关键信息，并为每个提取的数据点提供准确的来源页码和上下文引用，极大提高文档审查的效率和可追溯性。

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