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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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TypeScript设计模式分析器

design-patterns
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
296
该工具能够深入分析TypeScript/JavaScript代码库，自动检测、评估并建议改进设计模式（GoF）。它不仅能识别代码中的设计模式，还能根据React、Angular等主流框架的特性，提供更具可操作性的重构建议和代码质量评估。
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药物不良反应信号检测

detecting-pv-signals
maziyarpanahi/openmed
69
本工具利用OpenFDA/FAERS数据，计算不比例性指标（如PRR、ROR、EBGM等）。通过构建2x2列联表，对药物和不良反应的自发报告进行统计筛选，从而检测潜在的药物反应关联信号（SDR）。这为药物警戒和安全评估提供了重要的统计学假设。
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Claude代码诊断助理

diagnose
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
222
本助手是一个交互式、专业的诊断工具，用于解决在使用Claude Code时遇到的各种复杂问题。它系统性地扫描用户环境、检查全局和项目配置，并结合知识库，帮助用户准确找出问题的根源，提供详细且可执行的解决方案。适用于解决集成错误、权限问题或不可预期的行为。
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系统流程图和架构建模工具

diagram-generator
zhaoxuya520/reverse-skill
274
本工具能够将自然语言、代码片段、数据结构或原始笔记等非结构化输入，转化为清晰、专业且可编辑的视觉图表。它全面支持Mermaid、PlantUML、Graphviz等多种图表标准，支持绘制流程图、序列图、UML组件图、ER图以及各种系统架构图，帮助用户可视化复杂的业务流程和系统设计。
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数字取证与事件响应分析

digital-forensics
zhaoxuya520/reverse-skill
491
本指南提供完整的数字取证和事件响应流程，用于安全事件调查。涵盖内存转储分析、磁盘时间线重建、网络流量（PCAP）分析，以及系统伪影（如事件日志、Prefetch）的收集与分析。确保在进行威胁狩猎和证据保全时，流程严谨、可追溯。
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EDR绕过与红队对抗技术

edr-bypass-re
zhaoxuya520/reverse-skill
121
本技能提供红队和对抗演练的综合技术手册，用于绕过现代的EDR/AV安全机制。核心技术包括：未挂钩(unhooking) ntdll、利用间接系统调用(indirect syscalls)、修补ETW和AMSI上下文等。本技能仅供授权的红队测试使用，用于评估目标主机的真实安全防御能力。
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邮件安全与钓鱼分析

email-security
zhaoxuya520/reverse-skill
143
本指南提供了一个系统化的邮件安全审查流程，用于进行授权的钓鱼和欺诈邮件分析。核心功能包括：深度解析邮件头信息，评估SPF/DKIM/DMARC等协议配置，识别商业邮件欺诈（BEC）模式，并研究邮箱令牌滥用等高级威胁，适用于安全事件响应和威胁狩猎。
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日志PHI脱敏与安全防护

enforcing-nophi-logging
maziyarpanahi/openmed
429
本技能提供一个日志记录卫士，用于防止受保护的健康信息（PHI）泄露到日志、追踪和错误报告中。它在数据发送前作为过滤器运行，通过正则表达式脱敏结构化标识符（如SSN、邮箱），并使用模型处理自由文本PHI，确保日志在传输到集中存储时保持数据隐私和合规性。
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NLP事实到OMOP数据模型转换

etl-to-omop-cdm
maziyarpanahi/openmed
113
本技能负责执行核心的ETL流程，将OpenMed从文本中提取并编码的临床事实（如疾病、药物、测量值）映射到OMOP通用数据模型（CDM）v5.4。它用于在实体提取和源代码编码之后，将非结构化的NLP发现转换为标准化的、符合OMOP规范的记录，供OHDSI进行深度分析。
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技能评估与质量审计

eval-skills
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
369
该工具用于全面审计项目中的所有技能文件。它会检查元数据完整性、工具权限设置和内容质量是否符合标准，并生成一份详细的评分报告。报告不仅包含评分，还为每个技能推荐了合适的投入精力级别，适用于新项目启动或上线前进行质量审核。
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基于泄漏门的去标识化评估

evaluating-with-leakage-gates
maziyarpanahi/openmed
257
用于评估去标识化和临床命名实体识别模型是否符合严格的隐私保护标准。该功能不依赖于聚合F1分数，而是通过一系列泄漏门控（G1a-G8）检查模型是否存在残留的个人健康信息（PHI）泄露，从而判断模型是“可发布”还是“隔离”，确保模型满足HIPAA合规要求。
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