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搜索 流程 ，共找到 387 条记录
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固件布局与深度分析

competition-firmware-layout
zhaoxuya520/reverse-skill
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这是一个用于固件逆向工程的专业技能。它指导用户分析固件的结构，包括分区表、引导链（如bootloader、kernel、init）和更新机制。主要用于CTF挑战，帮助分析设备核心架构，追踪执行流程，并深度提取嵌入的密钥、凭证或关键秘密。
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数字取证事件时间线重建

competition-forensic-timeline
zhaoxuya520/reverse-skill
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本技能专注于数字取证（DFIR）领域，用于构建完整的事件时间线。它能够交叉关联来自操作系统日志（如EVTX）、网络流量（PCAP）、注册表、内存和文件系统的多源证据。通过建立统一的时间锚点和执行图谱，精确重构攻击者的行为链，帮助分析师理解事件发生的完整、有序的流程。
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NLP事实到OMOP数据模型转换

etl-to-omop-cdm
maziyarpanahi/openmed
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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。
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批量导出FHIR数据用于分析

exporting-bulk-fhir
maziyarpanahi/openmed
136
用于从电子病历系统或FHIR数据仓库批量提取大规模（群体级）的临床文本记录。通过FHIR Bulk Data Access执行异步导出，获取NDJSON格式的数据流。该数据流设计用于分批传输给OpenMed进行脱敏处理和命名实体识别（NER）分析，是数据分析流程的起点。
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提取DICOM元数据和报告文本

extracting-dicom-metadata
maziyarpanahi/openmed
136
本技能用于从DICOM影像文件中提取关键的患者元数据（如姓名、日期）和结构化报告文本。它解决了将医疗影像导入自然语言处理（NLP）流程的痛点，是进行数据脱敏和临床文本分析的必要前置步骤。
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提取和处理FHIR R4临床记录

fetching-fhir-resources
maziyarpanahi/openmed
371
该技能用于从FHIR R4电子病历API（如Epic, Cerner）中提取和处理未结构化的临床病历和报告。它负责处理分页查询、解码Base64附件（PDF, TXT）以及提取叙事文本。随后，文本会被传递给OpenMed流程进行符合HIPAA标准的去标识化和自然语言处理分析，从而将原始临床记录转化为可分析的结构化洞察。
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将OpenMed实体链接至UMLS概念

linking-umls-concepts
maziyarpanahi/openmed
161
本技能用于将OpenMed提取的医学实体（如疾病、药物）标准化，并链接到UMLS Metathesaurus的唯一概念标识符（CUI）。它支持跨词典（如SNOMED CT、ICD-10、RxNorm）的概念统一和标准化，是实现概念跨域对齐的核心工具。该流程必须使用用户的UTS API Key，保证数据获取的实时性和安全性。
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数据记录处理器

data-processor
NVIDIA/SkillSpector
311
该技能用于读取指定源文件中的数据记录，执行必要的转换和清洗，以便为下游流程使用。它处理核心的抽取、转换和加载（ETL）流程，非常适用于构建数据管道、数据校验和结构化数据准备。
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结构化数据报告生成器

report-generator
NVIDIA/SkillSpector
107
该工具用于根据结构化数据源自动生成专业格式的报告。用户只需提供数据源，系统即可自动完成报告的生成流程，确保报告在格式和内容上具有高度的专业性和一致性。适用于数据分析和商业报告需求。
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法律图表绘制器

legal-diagram
lawve-ai/awesome-legal-skills
471
本工具专门用于将复杂的法律材料（如合同、案件描述、公司架构、时间线或合规流程）转化为结构化、上下文相关的Mermaid图表。它通过严格的步骤流程和多重检查点，确保对法律关系、义务和流程的精准可视化。适用于法律领域的概念图绘制，但不适用于通用设计或提供法律建议。
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执行种子规范工作流

ouroboros-run
Q00/ouroboros
153
此工具是Ouroboros工作流引擎，用于执行复杂的种子（Seed）规范。它管理完整的生命周期，包括输入验证、流程编排、实时进度跟踪以及正式的收敛性评估。该技能适用于运行结构化、多步骤的计算工作流，并根据定义的标准评估结果。
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学术论文质量审核门槛

paper-quality-gate
opensquilla/opensquilla
394
这是一个内部的、严格的学术论文审核流程。它在编译前检查论文的质量，确保所有经验结果和量化结论都有明确的证据支持。它会拦截所有未经证实的性能提升、最终结果的宣称，从而保证学术写作的严谨性。
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