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OpenAI 自动化工具

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通过 Composio MCP 集成自动化 OpenAI API 操作，涵盖文本/多模态响应、结构化输出、嵌入向量、图像生成与模型查看等常见流程。
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OpenEvidence CI/CD 集成测试

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349
该技能用于为OpenEvidence临床决策支持系统设置自动化持续集成与持续部署（CI/CD）流程。它确保在每次拉取请求和合并到主分支时，都能自动运行单元测试（使用模拟证据查询和引用）和实时API连通性测试。核心功能包括验证查询格式、证据解析、引用提取和响应质量评分，保障医疗AI应用的可靠性。
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OpenEvidence临床数据处理规范

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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生产环境合规清单

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本清单旨在指导OpenEvidence在生产环境中的安全部署和合规性验证。它涵盖了处理受保护健康信息（PHI）的关键要求，包括HIPAA级别的安全保障、健壮的API集成最佳实践、强制性的监控系统设置和弹性测试。使用此指南确保您的医疗辅助系统达到最高的合规性和可靠性标准。
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OpenEvidence临床证据SDK模式

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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OpenEvidence API升级与迁移指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南为集成OpenEvidence临床AI平台提供了完整的升级和迁移路线图。内容涵盖了API的关键变化，例如从扁平化答案到结构化证据的模式重构、版本检测以及引用格式的更新。开发者可利用这些知识，实现健壮的迁移逻辑，确保下游的临床应用在调用不断变化的医疗证据时，仍能保持最高的准确性和安全性。
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OpenEvidence网络钩子集成指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了完整的OpenEvidence网络钩子集成文档和代码示例。学习如何订阅实时事件（如查询完成、证据更新、新引文添加），确保临床决策支持系统保持最新状态。利用这些钩子触发下游审计工作流，实现即时数据同步。
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大模型API合规审计与最佳实践

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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构建AI模型故障转移与高可用性

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本技能详细介绍了如何在OpenRouter环境下为大型语言模型（LLM）配置故障转移和回退机制。它涵盖了原生模型回退、提供商路由策略和客户端级故障链设计。当构建对可靠性要求极高、必须在主模型或提供商不可用时也能持续运作的系统时，应使用此模式，以确保API集成和系统优雅降级。
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OpenRouter API认证与环境配置

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本指南详细介绍了OpenRouter API的认证和配置流程。内容涵盖API密钥的生成、环境变量的设置，以及使用Python和TypeScript初始化客户端。同时，我们还介绍了密钥管理、认证验证和密钥轮换的最佳实践，帮助用户安全、可靠地集成各种大型语言模型（LLMs）。
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