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AI智能体与技能质量审计

audit-agents-skills
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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这是一个全面的AI智能体、技能和命令的质量审计系统。它根据行业最佳实践，使用多维度的加权评分模型进行定量评估，并给出生产就绪度等级（A-F）。适用于复杂AI系统部署前的验证、识别不足和确保代码健壮性。
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代码库健康度审计

audit-codebase
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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本工具能够对代码库进行全方位的健康度审计，从安全漏洞扫描、硬编码密钥检测、依赖风险评估到代码结构分析等多个维度进行评分。它帮助开发人员识别出代码库的薄弱环节，并生成一份优先级的优化改进计划。
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去标识化数据泄露审计

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maziyarpanahi/openmed
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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

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maziyarpanahi/openmed
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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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21 CFR Part 11合规审计追踪

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maziyarpanahi/openmed
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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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HIPAA安全港合规性审计

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maziyarpanahi/openmed
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本工具为审核去标识化后的受保护健康信息（PHI）提供全面的合规性检查清单，依据HIPAA安全港标准（Safe Harbor）涵盖18个敏感标识符类别。它能将检测到的PII实体映射至对应类别，识别出潜在的脱敏数据缺失点，并指导用户评估残留的再识别风险，确保数据脱敏过程的完整性和合规性。
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模型亚组公平性审计

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maziyarpanahi/openmed
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该技能用于审计OpenMed的NER或去标识化模型，以检测不同人口子群组（如性别、年龄、种族）之间的性能差异。它计算了每个子群组的召回率和泄露率差异，帮助用户在部署前发现“欠保护”现象，确保AI系统的公平性和可治理性。
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临床AI模型卡片生成

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maziyarpanahi/openmed
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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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自主代码质量提升系统

autoresearch
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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该工具提供了一个自主的代码改进循环系统。它首先扫描代码库的各项质量指标（如使用`as any`的频率），然后作为智能代理，自动提出、执行和衡量代码修改。它能持续迭代优化代码，直到性能或质量指标达到预设目标，是进行大规模代码重构和提升代码质量的强大辅助。
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网页图片确定性下载器

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opensquilla/opensquilla
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该技能是一个确定性的内部图片下载器，专门用于处理大型网页搜索结果中的图片URL。它通过标准输入接收媒体槽和搜索结果，利用Python API下载直接的图片链接，并进行MIME类型验证。最终将图片可靠地保存到本地项目目录，无需依赖沙箱内的shell工具。
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构建多媒体网页项目

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opensquilla/opensquilla
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这是一个端到端的工作流技能，用于根据用户设定的主题、目标受众、视觉风格和媒体偏好，构建一个完整的本地多媒体网页项目。它涵盖了需求梳理、内容调研、素材获取、代码生成、项目打包、缺陷修复及最终的使用指引交付，确保项目可落地使用。
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PII召回率模型基准测试

benchmark-pii-recall
maziyarpanahi/openmed
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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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