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临床文本去标识化处理

deidentifying-clinical-text
maziyarpanahi/openmed
339
本技能用于本地设备上对临床自由文本进行去标识化处理。它可以移除、掩码、替换或哈希敏感的PHI/PII，支持多种方法（如日期偏移）。它确保了在共享、存储或分析医疗记录时，完全保护患者隐私，符合HIPAA和GDPR等严格的隐私标准。
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多语言临床文本脱敏处理

deidentifying-multilingual-text
maziyarpanahi/openmed
341
该技能专为处理多国语言的临床医疗文本设计，能够从西班牙语、德语、法语、阿拉伯语等多种语言的病历中脱去敏感的个人身份信息（PII）。系统能自动匹配语言对应的PII模型和国家级证件正则规则，并生成高度本地化的替代假数据，确保脱敏结果的真实性和可用性。
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依赖清单诊断工具

dependency-doctor
Shubhamsaboo/awesome-llm-apps
314
这是一个本地开发工具，用于检查项目依赖清单文件（如requirements.txt, pyproject.toml, package.json）中的表面依赖问题。它能诊断标准库名称冲突、未固定版本、依赖冲突等问题，并以通俗语言提供详细的解释和可供修改的修复方案，帮助开发者排除依赖层面的问题。
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OpenMed MCP服务器工具部署

deploying-openmed-mcp
maziyarpanahi/openmed
235
该技能部署了OpenMed模型上下文协议（MCP）服务器，将临床NLP工具（如命名实体识别、PII提取和去标识化）封装为可调用的工具。它允许AI智能体和聊天客户端通过工具调用来使用OpenMed功能，并在本地设备上安全运行，确保用户数据隐私。
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药物不良反应信号检测

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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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高级技术文档与报告生成器

docs-generator
zhaoxuya520/reverse-skill
136
本技能用于生成高质量、结构化的技术文档，适用于README、API手册和架构设计。同时，它专业化地用于撰写正式的安全报告，覆盖渗透测试、逆向工程和CTF解题报告，确保报告具备证据链、可复现性及专业性。
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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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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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