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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

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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

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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

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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

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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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Claude代码使用监控仪表板

ccboard
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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ccboard是一个全面的TUI/Web仪表板，专用于监控和管理Claude Code的使用情况。它可以提供统一的可视化界面，用于追踪Token消耗、分析详细成本、浏览会话历史，并实时监控MCP服务器状态，帮助用户进行资源规划和成本控制。
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提示注入安全分析

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zhaoxuya520/reverse-skill
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这是一个专业的下游技能，用于分析复杂智能体（Agent）系统中的安全漏洞。它专注于红队测试和渗透测试，旨在检测多步骤LLM链中的提示注入、数据投毒、内存污染、规划器漂移和工具滥用等边界穿越漏洞。当需要证明不可信输入如何危害系统完整性时使用。
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网络安全日志分析管线

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FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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该技能管线通过编排多个AI智能体，对原始系统日志（如nginx, auth日志）进行多阶段分析。它能够自动摄取日志数据、检测异常行为、分类安全风险，并最终生成一份包含所有威胁详情和即时应对措施的综合事件报告，适用于安全审计和事件响应。
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多语言临床文本脱敏处理

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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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OpenMed MCP服务器工具部署

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maziyarpanahi/openmed
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该技能部署了OpenMed模型上下文协议（MCP）服务器，将临床NLP工具（如命名实体识别、PII提取和去标识化）封装为可调用的工具。它允许AI智能体和聊天客户端通过工具调用来使用OpenMed功能，并在本地设备上安全运行，确保用户数据隐私。
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智能体工作流审计与评分

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FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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本工具用于系统性地审计和评分定义的AI智能体，确保其功能描述足够精确、工具权限范围安全，并适用于程序化的编排流程。它特别检查描述的歧义性、工具授权的过度宽松性，以及可能导致无头工作流中断的陷阱，适用于新智能体集成或多智能体工作流调试。
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基于泄漏门的去标识化评估

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maziyarpanahi/openmed
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用于评估去标识化和临床命名实体识别模型是否符合严格的隐私保护标准。该功能不依赖于聚合F1分数，而是通过一系列泄漏门控（G1a-G8）检查模型是否存在残留的个人健康信息（PHI）泄露，从而判断模型是“可发布”还是“隔离”，确保模型满足HIPAA合规要求。
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