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指标计算助手

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在数据分析中，自动响应与指标计算相关的请求，提供 SQL、可视化、统计与 BI 的方案、代码与校验，确保产出符合规范。
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Mistral AI 数据合规与隐私保护

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用于实现Mistral AI集成中的数据隐私保护和合规管理。核心功能包括自动识别和脱敏PII（如邮箱、电话、卡号），为模型训练数据进行清洗，并管理对话历史的生命周期（TTL），确保系统符合GDPR、CCPA等全球隐私法规。
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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。
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OpenEvidence临床证据部署集成

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该技能指导用户使用Docker部署OpenEvidence临床证据集成服务。它构建了一个符合HIPAA标准的生产环境，用于安全连接OpenEvidence API。用户可以查询临床证据、检索医学文献摘要并验证治疗方案，整个流程支持审计日志记录和数据静态加密，确保医疗数据的合规性。
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OpenEvidence多环境配置指南

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本指南详细介绍了OpenEvidence临床AI系统所需的严格多环境配置流程，核心目标是确保符合HIPAA等医疗合规性要求。它指导用户配置和验证开发、预发布和生产三个独立环境，用于管理从合成数据到包含完整PHI的各类数据。流程强调环境验证、BAA合规检查和完善的审计日志，以防止数据泄露和监管违规。
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OpenEvidence临床证据SDK模式

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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。
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OpenEvidence安全基础实践指南

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本指南详细介绍了与OpenEvidence系统集成的安全协议和代码最佳实践。由于该平台处理受保护的健康信息（PHI），指南重点涵盖了HIPAA合规性要求、API密钥管理、Webhook签名验证、输入验证和数据脱敏，确保所有数据交互都安全且符合审计要求。
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OpenRouter API 审计与追踪

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本技能用于为OpenRouter API调用实现结构化的审计日志记录。它自动捕获完整的调用元数据，包括总成本、令牌消耗、模型信息、延迟和状态。此外，还支持PII脱敏处理，并将日志写入SQLite数据库，非常适合需要合规记录、成本监控和深度调试的生产环境。
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大模型API合规审计与最佳实践

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这是一份关于使用OpenRouter集成大模型（LLMs）进行合规审计的指南。文章详细介绍了如何满足SOC2、GDPR和HIPAA等监管要求。内容涵盖数据处理、访问控制、个人身份信息（PII）去标识化、建立审计日志以及配置提供商路由，确保数据主权和满足行业严格标准。
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LLM数据隐私保护与合规

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本技能用于在通过OpenRouter API调用大型语言模型时，实施全面的数据隐私控制。它能够自动检测和脱敏提示词中的个人身份信息（PII），包括邮箱、社保号、信用卡号和API密钥。这有助于确保数据符合GDPR、CCPA等隐私法规，安全处理敏感数据。
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PCI合规：安全支付处理

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本技能提供了全面的PCI DSS合规指南，用于构建和审计安全的支付处理系统。它涵盖了网络安全、数据加密、令牌化（Tokenization）和数据最小化等最佳实践，帮助开发者确保支付流程符合全球支付行业的最高安全标准。
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Perplexity数据处理与优化

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本技能旨在管理Perplexity搜索工作流中的复杂数据流。它实现了关键的安全功能，如查询中的个人身份信息（PII）脱敏，用于验证外部引用源的准确性，通过设置数据新鲜度策略进行结果缓存优化，并管理对话上下文，确保AI应用的健壮性、合规性与高可靠性。
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