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Genkit Dart 人工智能开发

developing-genkit-dart
evanca/flutter-ai-rules
459
在 Dart 中构建 AI 代理的全面指南，涵盖 Genkit 的流程、工具、插件、数据模型以及本地开发 CLI，适用于将 LLM 集成到 Dart 或 Flutter 应用中。
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Scikit-learn Python机器学习库

scikit-learn
sickn33/antigravity-awesome-skills
468
Scikit-learn是Python领域标准的机器学习库。它提供全面的工具集，用于执行监督学习（如分类、回归）和无监督学习（如聚类、降维）。用户可以使用它来构建完整的机器学习流程，进行数据预处理、模型评估和优化，适用于构建端到端的各种数据科学和预测系统。
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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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脱敏过程审计与合规记录

auditing-deidentification-runs
maziyarpanahi/openmed
185
用于生成可签名、可复现、不包含PHI的脱敏审计追踪记录。该功能为合规审计提供证据链，记录了脱敏的偏移量、内容哈希和模型来源，确保在不暴露任何明文个人身份信息（PHI）的情况下，验证数据处理的合规性，对标HIPAA和GDPR要求。
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临床AI模型卡片生成

authoring-model-cards
maziyarpanahi/openmed
112
用于为OpenMed临床NER或去识别化模型生成结构化的模型卡片。该功能能够整合复杂的评估结果（如性能指标、数据泄露率、子群公平性等），自动生成包含预期用途、局限性、详细指标和医疗设备免责声明的治理文档，确保临床AI的文档化和合规性。
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PII召回率模型基准测试

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maziyarpanahi/openmed
199
该工具用于对个人身份信息（PII）检测模型进行严格的召回率基准测试。它通过利用合成样本和预设的召回阈值，强制模型在发布前达到最低的隐私保护标准，确保识别出的关键信息没有漏报，避免隐私数据泄露。
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构建黄金标准标注语料库

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maziyarpanahi/openmed
385
本技能用于构建用于评估临床命名实体识别和去标识化模型的黄金标准语料库。它指导用户完成整个标注流程，包括定义标签模式、撰写标注指南、配置标注工具和生成合成临床文本。最终目标是创建结构化、无数据泄露的训练/开发/测试数据集，确保评估的科学性和可重复性。
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发现和选择 OpenMed 模型注册表

choosing-openmed-models
maziyarpanahi/openmed
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本技能用于程序化地发现、过滤和检查整个 OpenMed 模型注册表。它允许用户为特定临床任务（如疾病、肿瘤学、PII检测）查找正确的模型密钥，并能按语言、大小或任务进行过滤，在加载模型前检查元数据。使用后可与 `loading-openmed-models` 配合使用。
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临床笔记电子质量指标计算

computing-ecqms
maziyarpanahi/openmed
198
该技能用于计算电子临床质量指标（eCQMs），通过CQL（临床质量语言）和QDM模型，将自由文本临床笔记中的关键信息（如咨询记录、症状或排除原因）提取出来。它将这些文本证据提升并补充到结构化的电子病历数据中，从而准确计算出质量指标的分子和有效排除项。本工具旨在增强数据捕获能力，不能替代专业的认证测量引擎。
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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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多语言临床文本脱敏处理

deidentifying-multilingual-text
maziyarpanahi/openmed
341
该技能专为处理多国语言的临床医疗文本设计，能够从西班牙语、德语、法语、阿拉伯语等多种语言的病历中脱去敏感的个人身份信息（PII）。系统能自动匹配语言对应的PII模型和国家级证件正则规则，并生成高度本地化的替代假数据，确保脱敏结果的真实性和可用性。
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OpenMed MCP服务器工具部署

deploying-openmed-mcp
maziyarpanahi/openmed
235
该技能部署了OpenMed模型上下文协议（MCP）服务器，将临床NLP工具（如命名实体识别、PII提取和去标识化）封装为可调用的工具。它允许AI智能体和聊天客户端通过工具调用来使用OpenMed功能，并在本地设备上安全运行，确保用户数据隐私。
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