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可视化实验评估与设计指南

vis-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
413
本指南为撰写高水平学术论文（如IEEE VIS）提供实验设计和评估流程的详细指导。它帮助作者学习如何根据不同的贡献类型（感知、系统、算法等），设计出具有统计学严谨性、可复现性的实验证据。内容包括对照研究设计、功效分析、效果量报告以及颜色可访问性检查，确保研究结论的科学权威性。
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VLDB论文投稿审计指南

vldb-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
318
这是一份为投稿至PVLDB（VLDB论文集）的作者准备的全面自查清单和指南。内容涵盖了从摘要注册、选择论文类别和预算，到严格遵循单盲格式和作者贡献上限等关键环节，旨在帮助作者在截止日期前进行彻底的审计，避免投稿被直接拒稿。
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系统性文献综述流程

literature-review
affaan-m/ECC
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提供一套系统化、严谨的文献综述工作流程。覆盖学术、生物医学和技术领域，指导用户从定义研究问题（如PICO），到制定检索计划、证据筛选、结构化数据提取和主题整合，帮助构建高质量、可复现的综述报告。
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基因变异注释与HGVS规范化

annotating-variants
maziyarpanahi/openmed
500
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。
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数字取证事件时间线重建

competition-forensic-timeline
zhaoxuya520/reverse-skill
413
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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临床数据文本去标识化

deidentify-a-dataset
maziyarpanahi/openmed
362
该工具用于对本地的结构化数据集（如CSV, JSONL, Parquet）中的自由文本列进行去标识化处理。它利用OpenMed模型移除个人健康信息（PHI），生成一个完全脱敏的数据集和一个不含PHI的聚合摘要，从而实现数据的安全共享和分析，同时确保源数据的隐私不泄露。
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NLP事实到OMOP数据模型转换

etl-to-omop-cdm
maziyarpanahi/openmed
113
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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临床实体到FHIR资源提取

extract-clinical-entities-to-fhir
maziyarpanahi/openmed
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该工具用于从合成或脱敏的临床文本中提取实体。它通过OpenMed识别关键的临床信息跨度，并将这些信息映射为符合FHIR R4标准的结构化资源（如Condition、Observation等）。这实现了实体提取与临床编码的分离，确保输出数据具备标准化和可互操作性。
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文档结构化检验报告提取

extracting-lab-tables
maziyarpanahi/openmed
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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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提取和处理FHIR R4临床记录

fetching-fhir-resources
maziyarpanahi/openmed
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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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药物提及标准化至RxNorm

normalizing-rxnorm
maziyarpanahi/openmed
463
本技能利用公共RxNav API，将OpenMed提取的自由文本药物名称，标准化为RxNorm RxCUI。它能解决药物名称、品牌名、通用名、成分、剂量和剂型等复杂关系，提供稳定、规范的编码，适用于临床互操作性、数据分析、去重和构建US Core Medication资源。
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查询OpenFDA药物标签和安全数据

querying-openfda-labels
maziyarpanahi/openmed
109
本技能通过OpenFDA公共API，将提取的药物实体与权威的监管事实进行连接。它可检索结构化产品标签（SPL）、NDC药品代码、批准适应症、黑框警告以及当前的召回/执法状态。用于丰富药物档案，提供监管背景，并支持意外性检查。注意：本功能仅提供信息，不构成临床决策支持。
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