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PII召回率模型基准测试

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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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临床NER模型评估与基准测试

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maziyarpanahi/openmed
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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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连接OpenMed与主流NLP生态系统

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maziyarpanahi/openmed
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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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构建黄金标准标注语料库

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maziyarpanahi/openmed
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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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临床事件时间轴构建器

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maziyarpanahi/openmed
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该工具能够从复杂的临床医疗记录中，提取并整合各种临床事件（如诊断、用药、手术）。它核心功能是进行时间归一化，解决相对时间表达（如“入院后两天”），生成一个按时间顺序排列的完整病程时间轴。该时间轴数据结构化，可直接用于UI展示或导出至FHIR标准资源。
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OpenMed医疗生物医学NLP开发指南

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maziyarpanahi/openmed
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本技能是使用OpenMed构建临床和生物医学NLP管线的综合指南。OpenMed是一个本地优先的Python库，用于执行实体识别（NER）、受保护的健康信息（PHI）脱敏和FHIR导出，所有操作均在设备本地运行，无需网络调用。当您开始新的临床文本项目，需要选择合适的OpenMed能力（如零样本NER、审计或FHIR转换），或需要核心功能入口时，请使用本指南。
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部署后监控与回归检测

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FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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这是一个专业的部署后监控工具，用于持续进行持续集成/持续部署（CI/CD）流程中的质量保障。它首先捕获应用的性能基线，然后在部署后持续监控生产环境的实时状态，能够自动检测关键错误、性能衰退或任何类型的业务回归，帮助团队确保新版本发布的稳定性和可靠性。
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审计 Claude 代码缓存漏洞

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FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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该诊断技能用于系统性地审计本地 Claude Code 的整个运行环境，以检测多个已知的复杂缓存和成本漏洞（如 CC#40524, B4, B5）。它检查版本兼容性、哨兵机制、会话恢复逻辑和归属头等关键组件，确保您的开发环境稳定、高效，并最大程度地避免意外的运行成本和功能错误。
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发现和选择 OpenMed 模型注册表

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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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完整的持续集成流程

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FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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这是一个自动化的完整持续集成（CI）流程，是提交 PR 前必不可少的步骤。它能自动执行多语言（如 Python, Node.js, Rust）的本地单元测试和类型检查，完成分支推送，并返回目标 CI 平台（如 GitHub Actions/GitLab）的实时状态和链接。它极大地简化了开发人员在 PR 前的准备工作。
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推送代码并触发CI/CD流程

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FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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该工具自动化进行代码推送，包含安全检查和未提交修改的验证。推送成功后，它能够自动生成并显示项目在GitLab或GitHub Actions等主流平台上的CI/CD流水线跟踪链接，帮助开发者即时掌握代码的部署和测试状态。
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自动跨栈测试运行器

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这是一个统一的接口，用于在CI/CD流程中为多种编程语言（Python、Node.js、Rust）运行测试套件。它能自动检测项目环境，并调用相应的测试框架，确保无论底层语言如何，都能进行一致的代码质量检查。适用于代码提交或持续集成环境。
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