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开放证据临床API示例

openevidence-hello-world

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本模块提供OpenEvidence API的最小化工作示例，适用于构建临床智能应用。用户可以执行复杂的临床查询来获取最佳治疗建议、根据病患背景检查药物相互作用，以及查找来自权威医疗机构（如ACC/AHA）的最新指南。是开发循证医疗决策支持系统的理想工具。

OpenEvidence SDK安装与认证

openevidence-install-auth

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南详细介绍了OpenEvidence SDK/API的安装和身份验证过程。它涵盖了环境配置、SDK安装（支持Node.js或Python）以及使用代码示例验证API连接。适用于需要将医疗AI能力整合到新系统，实现临床决策支持和循证查询的开发场景。

OpenEvidence临床证据SDK模式

openevidence-sdk-patterns

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本SDK集成了OpenEvidence临床证据API的生产级模式，旨在帮助开发者高效地查询医学文献、获取临床指南并生成循证推荐。它提供了单例客户端管理和全面的错误处理机制，特别适用于医疗健康领域，确保了复杂数据结构和引用溯源的准确性与审计合规性。

精准临床治疗计划撰写

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K-Dense-AI/claude-scientific-skills

生成涵盖各科室的3-4页LaTeX/PDF治疗计划，包含SMART目标、循证干预、HIPAA合规格式和平衡的AI生成图示，帮助临床快速获得可操作方案。

心理学转化文案专家

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能扮演消费心理学家和说服科学家的角色，专注于构建具备心理学基础的文案。它不只是写文案，而是运用循证心理学机制（如结合用户痛点、认知阶段和情感触发点），重塑内容，使文案具备强大的说服力，引导读者完成特定行为，从而提升最终的转化率。

循证编码工作流指南

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能为编码工作提供一套严谨的、循证式的操作流程。它强调在编写代码时必须遵循“先检查、记录目标、基于证据、最后验证”的完整周期。适用于复杂的开发任务、调试或需要将跨模型提示词转化为可靠、可验证的项目规则时使用，确保输出具备极高的可靠性和可追溯性。

循证文献系统综述方法指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细介绍了严谨的系统文献综述和元科学（Meta-science）撰写方法论，适用于心理学等领域的综合性综述。它指导用户如何系统性地跨学科、跨领域收集和整合文献，方法包括滚雪球搜索、跨数据库检索以及构建证据矩阵。核心在于提升综述的全面性和科学严谨性，实现从“总结”到“综合”的飞跃。

英国医学杂志投稿指南

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南用于评估一篇稿件是否适合投递给《英国医学杂志》（The BMJ）。它提供了关于期刊定位、方法学要求（如CONSORT、PRISMA、STROBE等）、开放数据承诺、结构化摘要和投稿流程的专家级指导。帮助作者理解顶级循证医学期刊的严苛标准，优化稿件结构，提高投稿成功率。

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