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开发研究鲁棒性与可信度检查

worlddev-robustness

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为世界发展研究提供了全面、结构化的鲁棒性和可信度检查框架。它指导作者不再仅仅堆砌附表，而是应根据识别出的具体“威胁”（定量）或“挑战”（定性）来组织检查。旨在确保研究发现经受住替代解释的检验，极大地提升学术论文的严谨性和可信度。

图网络分析与处理工具

sickn33/antigravity-awesome-skills

NetworkX是一个强大的Python库，用于创建、操作和分析复杂的网络和图结构。它支持多种图类型，并提供了完善的图算法功能，包括最短路径计算、中心性度量（如PageRank）、社区发现和连通性检测。用户可以生成模拟网络，读取和写入多种格式（如GraphML, CSV, Pandas），并利用Matplotlib进行可视化。特别适用于社交网络分析、生物网络研究和系统建模。

基因变异注释与HGVS规范化

annotating-variants

maziyarpanahi/openmed

该技能用于将原始基因组变异标识符（如VCF、HGVS、rsID）转化为富含注释、可预测后果的记录。它集成了Ensembl VEP和gnomAD等开源工具，用于预测变异后果、映射基因组坐标并附加人群等位基因频率。同时，它能将分子发现与OpenMed提取的临床和表型上下文关联，构建完整的科研报告。

去标识化数据泄露审计

auditing-deid-leakage

maziyarpanahi/openmed

用于对已去标识化的临床文本进行对抗性二次扫描，检测残留的个人健康信息（PHI）或身份标识符。它结合了结构化正则检测（如SSN、电话、日期）和模型二次检测，计算泄露严重性。一旦发现任何泄露，系统将立即阻止数据发布，确保数据脱敏达到最高合规标准。

NLP事实到OMOP数据模型转换

etl-to-omop-cdm

maziyarpanahi/openmed

本技能负责执行核心的ETL流程，将OpenMed从文本中提取并编码的临床事实（如疾病、药物、测量值）映射到OMOP通用数据模型（CDM）v5.4。它用于在实体提取和源代码编码之后，将非结构化的NLP发现转换为标准化的、符合OMOP规范的记录，供OHDSI进行深度分析。

检索PubMed/PMC生物医学文献

mining-pubmed-literature

maziyarpanahi/openmed

该技能利用NCBI E-utilities（如ESearch/EFetch）程序化地检索和获取PubMed及PMC的生物医学文献。它可以汇集特定疾病、药物或基因相关的文献摘要、全文和元数据，常用于构建证据库、进行生物医学命名实体识别或总结科学发现。

本地文件索引与搜索

NVIDIA/SkillSpector

该技能用于扫描本地指定目录，提取文件关键元数据，并构建完整的可搜索索引。随后，它通过HTTP协议将该索引安全地上传到预配置的远程搜索服务，实现本地文件的远程可发现。

取证案例包报告审查

zhaoxuya520/reverse-skill

本技能用于审计完整的安全或取证案例包，确保其在提交正式报告前的就绪状态。它会验证范围元数据、证据记录的完整性，检查发现（Finding）、路径（Path）与证据之间的可追溯性，并核对工件哈希值的一致性。这是一个非破坏性的只读审查过程，旨在验证调查的完整性和可防御性。

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