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分类模型构建

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通过 classification-model-builder 插件，自动分析数据集、选择特征、调参并评估指标，实现垃圾邮件识别、客户流失预测等分类任务。

数据合规与隐私处理

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本技能旨在帮助用户处理和管理通过数据富集流程获取的敏感个人身份信息（PII）。它提供了完整的合规框架，包括数据敏感度分类、输入数据验证、去重处理、添加数据保留期限元数据，以及为报告和分析目的进行PII匿名化处理，确保业务流程符合GDPR和CCPA等国际数据隐私法规要求。

德尔塔湖数据治理与合规

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本技能提供了关于在Delta Lake中实现稳健数据治理和合规流程的指南，核心利用了Unity Catalog。内容涵盖了数据分类标记、处理GDPR“被遗忘权”的PII数据删除流程，以及设置基于标签的自动化数据保留策略。适用于需要构建安全、合规且可审计的数据湖管道。

Granola事件与Webhook自动化处理

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本技能指导如何利用Granola的事件触发机制（通过Zapier Webhooks）构建复杂的事件驱动自动化流程。它详细讲解了事件模型、数据载荷结构和高级过滤模式。使用提供的JavaScript或Python代码，用户可以实现根据参会者、内容关键词或时间进行数据清洗、分类，并自动将信息同步到CRM或任务管理系统。

派克盒数据隐私与合规处理

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本技能提供了处理Juicebox AI敏感人脉数据集的综合指南。内容涵盖数据分类（PII、搜索结果）、必要的安全控制措施（AES-256加密、字段级脱敏），以及如何遵守GDPR和CCPA等国际隐私法规。旨在确保用户的数据处理流程合法、可追溯，并实现安全的数据导出。

AI智能体数据处理与合规指南

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本技能提供了一套全面的指南，用于管理AI智能体工作流中的数据。内容涵盖数据分类（包括PII和PHI）、提示词控制、安全记忆使用以及数据隔离技术。帮助用户确保在使用AI代理处理敏感或受监管数据时，能够符合GDPR、HIPAA、CCPA等全球法规要求。

OpenEvidence临床数据处理规范

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本指南详细介绍了OpenEvidence平台的安全数据生命周期管理流程。它涵盖了各类临床信息的分类、严格的国际合规要求（如HIPAA、GDPR和FDA指南），并详细说明了处理受保护健康信息（PHI）的技术要求。核心流程包括PHI去识别化、数据校验、安全API集成和合规数据导出，旨在确保系统在提供临床智能支持的同时，最高级别地维护患者隐私和监管合规。

PostHog核心产品分析工作流

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本工作流详细指导开发者如何使用PostHog平台搭建完整的SaaS产品分析体系。内容涵盖事件分类定义、客户端用户行为捕获、用户身份识别与属性管理，以及B2B企业级分组分析。此外，还提供了基于Node.js的服务器端事件跟踪方案，确保从Web、移动端到API的所有用户行为数据完整、可追溯。

PostHog分析架构最佳实践

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本文档提供了PostHog的生产级参考架构，用于Web应用的全方位数据分析。它详细介绍了事件分类法（Event Taxonomy）、SDK分层（客户端/服务端）、功能开关管理以及数据管道集成模式，帮助开发者系统性地追踪用户生命周期、产品功能使用情况和商业指标。

提示守卫检测器

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Meta 的 Prompt Guard 是 86M 参数分类器，能在输入进入 LLM 前识别 prompt 注入和越狱指令，用于用户提示、第三方数据或 RAG 文档的过滤，支持多语言并提供毫秒级响应。

Aeon 时间序列机器学习

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Aeon 是兼容 scikit-learn 的时间序列机器学习工具，涵盖分类、回归、聚类、预测、异常检测、分割、相似搜索与特征提取，面向各类时序数据场景。

USPTO 专利及商标数据库

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通过 PatentSearch、PEDS、TSDR 等 USPTO 数据接口，支持按关键词、发明人、权利人、分类与日期检索专利和商标、查看审查、状态与转让记录，便于开展知识产权分析与资产运营。

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