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搜索 CLI ，共找到 1504 条记录
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基因组快速生物信息学搜索工具

gget
affaan-m/ECC
468
gget是一个强大的命令行和Python工具包，用于快速、可重复地在主要的基因组参考数据库（如Ensembl、UniProt）中进行生物信息学搜索。它能让用户快速查询基因元数据、执行初步的BLAST/BLAT比对，并探索相关通路、癌症或疾病模块。该工具尤其适用于初始的数据探索和生成可重复的证据记录，而不是复杂的生产级流程。
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管理Azure容器注册表

azure-container-registry-cli
github/awesome-copilot
76
这是用于管理Azure容器注册表（ACR）的CLI工具集。它支持执行ACR的完整生命周期管理，包括创建注册表、身份验证、使用云构建推送容器镜像、从其他源导入镜像，以及配置地理复制、私有端点和Webhooks等高级安全及网络功能。是Azure容器化CI/CD流程的核心工具。
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网页浏览器自动化驱动

browser
agentscope-ai/QwenPaw
395
这是一个用于异步Python的浏览器自动化SDK。它允许开发者模拟用户在真实浏览器上的操作，实现网页导航、元素定位、表单填写和数据抓取。核心工作流程是“感知→行动→验证”，适用于构建复杂的爬虫程序和端到端功能测试。
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基因变异注释与HGVS规范化

annotating-variants
maziyarpanahi/openmed
500
该技能用于将原始基因组变异标识符（如VCF、HGVS、rsID）转化为富含注释、可预测后果的记录。它集成了Ensembl VEP和gnomAD等开源工具，用于预测变异后果、映射基因组坐标并附加人群等位基因频率。同时，它能将分子发现与OpenMed提取的临床和表型上下文关联，构建完整的科研报告。
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汇编FHIR交易资源包

assembling-fhir-bundles
maziyarpanahi/openmed
443
该功能用于将多个独立的FHIR资源（如Condition、Observation等）封装成一个有效的R4交易资源包（Bundle）。它能自动处理资源间的内部引用重写，并为每个资源添加POST请求块，确保数据可以作为一个整体提交到FHIR服务器，实现高质量的数据互操作性。
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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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21 CFR Part 11合规审计追踪

auditing-part11-trails
maziyarpanahi/openmed
192
本技能专为受监管环境（如GxP/临床试验）设计，用于生成和验证符合21 CFR Part 11标准的审计追踪。它确保每一次数据处理步骤都能留下可归属、有时间戳且防篡改的记录，提供电子签名和强大的数据完整性保障（ALCOA+）。是进行临床试验和监管数据治理的关键工具。
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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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临床文本批处理

batch-processing-clinical-text
maziyarpanahi/openmed
59
用于对大规模临床文本语料库进行批处理的工具。支持在本地设备上执行NER、隐私信息（PII）提取和脱敏处理。内置断点续传、分片和流式输出功能，确保处理数千份病历时数据安全、资源高效，且不会占用过多内存。
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临床NER模型评估与基准测试

benchmarking-clinical-ner
maziyarpanahi/openmed
231
本技能为临床或生物医学命名实体识别（NER）模型提供深度评估和详细的指标报告。它基于用户提供的金标准语料库，计算实体级别的精确率、召回率和F1分数。支持严格和松弛的匹配模式，并生成按标签划分的混淆矩阵和错误分析，帮助用户定位模型在临床任务中的具体缺陷。
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书籍知识结构化转换器

book-to-skill
virgiliojr94/book-to-skill
324
本技能旨在将非结构化的书籍文档（PDF, EPUB, DOCX等）转化为可操作的结构化知识技能。它不提供简单的摘要，而是深入提取材料中的核心框架、思维模型、关键原则、技术和反模式。适用于将学术知识转化为可供AI智能体重复调用和学习的知识工具集。
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连接OpenMed与主流NLP生态系统

bridging-presidio-and-spacy
maziyarpanahi/openmed
276
本模块提供了一个延迟适配器注册中心，旨在将OpenMed的临床PII检测能力无缝集成到Microsoft Presidio、spaCy和LangChain等主流NLP框架中。用户可以通过此能力，在不重写整个工作流程的情况下，利用OpenMed增强PII召回、合并实体跨度或实现设备端PHI脱敏保护层。
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