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去标识化数据泄露审计

auditing-deid-leakage
maziyarpanahi/openmed
180
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。
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网页图片确定性下载器

awesome-webpage-image-download
opensquilla/opensquilla
105
该技能是一个确定性的内部图片下载器，专门用于处理大型网页搜索结果中的图片URL。它通过标准输入接收媒体槽和搜索结果，利用Python API下载直接的图片链接，并进行MIME类型验证。最终将图片可靠地保存到本地项目目录，无需依赖沙箱内的shell工具。
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疾病风险调整与HCC评分

coding-hcc-risk-adjustment
maziyarpanahi/openmed
380
该技能旨在将临床笔记中提取的慢性疾病映射到CMS-HCC V28风险调整分类，并估算RAF评分。它为编码人员提供决策支持，帮助识别潜在但未记录的HCCs，并检查文档是否提供必要的MEAT证据，确保人工审核的准确性。
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固件布局与深度分析

competition-firmware-layout
zhaoxuya520/reverse-skill
326
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
487
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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隐私政策配置与脱敏处理

configuring-privacy-policies
maziyarpanahi/openmed
400
本技能用于配置多种符合法规的隐私保护策略，支持对敏感数据进行脱敏处理。用户可以根据HIPAA、GDPR、PIPEDA等不同地域和场景的法律要求，选择合适的策略，确保数据脱敏、替换或假名化，从而满足数据共享和研究的合规需求。
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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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文档结构化检验报告提取

extracting-lab-tables
maziyarpanahi/openmed
284
本技能能够自动检测并从扫描图像、照片、CSV/TSV等多种来源提取结构化的实验室表格面板。它将复杂的视觉报告数据转化为干净的结构化行记录，包含检验项名称、数值、单位、参考范围和异常标记。该功能是准备医疗数据进行LOINC/UCUM编码和映射至FHIR资源的关键前置步骤。
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合成替代数据去标识化

generating-synthetic-surrogates
maziyarpanahi/openmed
121
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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将观察值名称映射至LOINC代码

mapping-loinc
maziyarpanahi/openmed
155
本功能用于将自由文本的实验室和临床观察值名称，映射到标准化的LOINC代码。它通过考虑完整的六轴模型（成分、属性、时间、系统、量表、方法），来消歧模糊的术语。通过集成FHIR术语服务，支持US Core实验室结果和UCUM单位，确保代码的准确性和标准化。
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监控平台错误报告生成

mcp-integration-reference
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
162
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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解析HL7 v2消息用于OpenMed

parsing-hl7v2-messages
maziyarpanahi/openmed
125
本技能负责解析复杂的管道分隔符HL7 v2.x消息（如ADT、ORU等），将其解构为结构化的片段和字段。它特别适用于从接口引擎接收的HL7数据流，能提取并暴露嵌入的临床叙事文本（如OBX-5和NTE-3），供后续的自然语言处理（NLP）分析。同时，也提供了保留原生HL7结构的同时，对受保护健康信息（PHI）进行脱敏处理的功能。
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