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临床病症列表重构与规范化

reconciling-problem-lists
maziyarpanahi/openmed
488
本技能用于处理从临床病历中提取的原始疾病和诊断提及。它负责解决同义词的冲突、排除患者否认或仅为假设的诊断，并为每个概念分配明确的临床状态（活跃、已解决或历史）。最终输出是一个标准化、去重且结构化的问题列表，适用于USCDI或FHIR标准。
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可逆文本去身份化与重识别

reidentifying-text
maziyarpanahi/openmed
78
该技能提供可逆的临床文本去身份化服务，用于在进行数据处理时掩盖个人健康信息（PHI），同时保留通过严格授权恢复原始数据的能力。它区分不可逆的匿名化与可逆的假名化（Pseudonymization），适用于GDPR合规、患者重联系或审计等场景。重识别映射密钥必须单独、安全地存储。
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版本发布说明生成器

release-notes-generator
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
119
该工具能从Git提交记录自动生成专业、完整的版本发布说明。它能分析版本历史，将变更分门别类，并输出三种不同格式：技术型Changelog、半技术型PR正文和用户友好的Slack公告。同时，它还能将复杂的开发术语转化为用户易懂的语言。
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不良事件报告结构化（E2B(R3)）

reporting-adverse-events
maziyarpanahi/openmed
360
该技能用于将非结构化的不良事件描述文本，转化为符合ICH E2B(R3)标准的结构化数据。它能够系统性地提取和填充关键字段，包括可疑药物、反应（通过MedDRA编码）、严重性等级和结局等，是构建个体病例安全报告（ICSR）和进行药物警戒申报的专业工具。
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临床上下文状态解析

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maziyarpanahi/openmed
371
该功能用于增强临床实体识别的准确性，通过引入否定、时态和不确定性（ConText）三个维度，判断病历实体是否为当前、已排除、历史或不确定的状态。这确保了原始的文本提及被提升为临床上准确的断言，是构建问题列表和实现精确病历记录的关键步骤。
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脱敏数据再识别风险评估

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maziyarpanahi/openmed
262
本技能用于评估脱敏数据集的残余再识别风险。它超越了简单的直接标识符移除，通过评估准标识符（如年龄、邮编、日期）带来的风险。该工具计算k-匿名性和l-多样性等结构化指标，并运行实证链接攻击，生成可防御的风险备忘录，以支持HIPAA专家认定，判断数据集是否安全发布。
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自动化流程用例发现器

routines-discover
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
418
该工具用于分析现有代码库，自动发现高价值的自动化流程（Routines）用例。它覆盖了三种触发类型：定时任务、API调用和GitHub事件。通过系统性地梳理手动操作的痛点，帮助团队构建完善的CI/CD和DevOps自动化工作流。
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Shell命令Token消耗优化器

rtk-optimizer
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
214
该技能通过RTK封装机制，优化高冗余的Shell命令行输出（如git log、cargo test、pytest等）。它能自动检测并执行优化后的命令，能显著减少上下文窗口的Token消耗，是解决CLI输出过长导致Token浪费的利器。
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OpenMed设备端本地部署指南

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maziyarpanahi/openmed
233
本指南详细介绍了如何在本地设备端部署OpenMed模型，以确保最高级别的隐私保护。它涵盖了使用三种后端（MLX用于Apple Silicon，CoreML用于iOS/macOS，ONNX/WebGPU用于跨平台/浏览器）的工作流。部署流程包括模型转换、可选的量化处理和本地运行，保证受保护的健康信息（PHI）不会离开设备。
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零样本生物医学实体抽取

running-zeroshot-ner
maziyarpanahi/openmed
239
零样本命名实体识别（NER）工具，可从临床或生物医学文本中提取自定义实体类型（如药物、症状），无需预设标签或进行模型微调。它利用GLiNER/GLiNER2模型，用户可以在运行时定义所需标签。通过构建模型索引和运行推理，适用于快速原型开发或标签结构不稳定的场景。
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沙箱故障诊断协议

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FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
436
本技能提供一套系统性的诊断流程，用于判断命令失败（如权限拒绝、网络超时）是真正由沙箱限制引起，还是源于环境配置或测量方法上的错误。它包含八个关键检查点，帮助用户排除误判，极大地提高了故障报告的准确性。
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构建SMART on FHIR用于临床AI

scaffolding-smart-on-fhir
maziyarpanahi/openmed
152
本指南提供将OpenMed驱动的工具嵌入到Epic、Cerner等电子健康记录（EHR）的完整流程。它涵盖了SMART on FHIR的全过程，包括OAuth2 PKCE授权、细粒度范围限定（如patient/DocumentReference.rs）、安全令牌处理，以及在设备本地对临床笔记进行去身份化和命名实体识别（NER）处理。
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