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恶意软件配置复原与分析

competition-malware-config
zhaoxuya520/reverse-skill
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这是一个用于高级威胁分析的专业技能。它专注于从复杂的恶意软件样本中，恢复隐藏的配置、解码C2（命令与控制）参数、解包分阶段载荷，并提取IOC。核心在于找到准确的解码链（包括压缩、编码和加密步骤），并将恢复的字段与沙箱环境中的实际行为结果关联起来。
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临床笔记电子质量指标计算

computing-ecqms
maziyarpanahi/openmed
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该技能用于计算电子临床质量指标（eCQMs），通过CQL（临床质量语言）和QDM模型，将自由文本临床笔记中的关键信息（如咨询记录、症状或排除原因）提取出来。它将这些文本证据提升并补充到结构化的电子病历数据中，从而准确计算出质量指标的分子和有效排除项。本工具旨在增强数据捕获能力，不能替代专业的认证测量引擎。
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合成替代数据去标识化

generating-synthetic-surrogates
maziyarpanahi/openmed
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本技能用于将临床文本中的受保护健康信息（PHI）替换为逼真的、类型匹配的合成替代数据。与简单遮蔽不同，替代数据保持了文本的自然可读性和结构，确保数据在后续的NLP处理、质量保证或人工审阅时仍然可解析。它支持一致性和自定义生成器，适用于需要可读的去标识化场景。
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监控平台错误报告生成

mcp-integration-reference
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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该技能提供了一种高级的监控平台(MCP)集成参考模式。它通过预先读取专属的“坑点”参考文件，来确保数据获取的准确性，有效规避了由于服务器API复杂行为、分页限制或细微查询规则导致的错误。它可以对错误数据进行根因分组分析，并生成结构化的、可操作的Markdown报告，帮助用户快速掌握系统健康状况。
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GDPR数据假名化处理

pseudonymizing-for-gdpr
maziyarpanahi/openmed
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适用于处理欧盟居民的个人或健康数据，实现符合GDPR规定的假名化（Pseudonymization）。与完全匿名化不同，该方法保留了可逆的重新链接密钥（mapping），并要求将该密钥与数据完全物理分离。这确保了在维护数据可用性的前提下，仍能满足GDPR关于可控关联和安全存储的要求。
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可逆文本去身份化与重识别

reidentifying-text
maziyarpanahi/openmed
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该技能提供可逆的临床文本去身份化服务，用于在进行数据处理时掩盖个人健康信息（PHI），同时保留通过严格授权恢复原始数据的能力。它区分不可逆的匿名化与可逆的假名化（Pseudonymization），适用于GDPR合规、患者重联系或审计等场景。重识别映射密钥必须单独、安全地存储。
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Git考古与事实时间线构建

talk-stage2-research
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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该技能通过交叉引用Git历史记录、CHANGELOG和初步总结，进行深入的“Git考古”。它能够提取提交频率、贡献者排名、版本发布时间线等关键指标，生成三份包含事实证据的报告，确保演讲内容具备高度可信度和数据支撑。
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概率思维与定量预测方法

thinking-probabilistic
tjboudreaux/cc-thinking-skills
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这是一套严谨的预测框架，用于在信息不完全的情况下进行量化估算和风险预警。它指导用户将模糊的直觉转化为基于基础概率的范围，通过系统化的证据更新（贝叶斯方法），显著提升决策的科学性和可靠性。
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