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AI智能体生产就绪度检查清单

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本清单是一份全面的AI智能体生产部署检查指南。它指导用户从开发/测试环境过渡到生产环境，重点覆盖了安全配置（密钥管理、SSO）、错误处理、监控设置、操作流程文档以及合规性要求（如HIPAA/GDPR）。确保AI Agent上线前达到最高的稳定性和可靠性。
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OpenEvidence临床数据处理规范

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本指南详细介绍了OpenEvidence平台的安全数据生命周期管理流程。它涵盖了各类临床信息的分类、严格的国际合规要求（如HIPAA、GDPR和FDA指南），并详细说明了处理受保护健康信息（PHI）的技术要求。核心流程包括PHI去识别化、数据校验、安全API集成和合规数据导出，旨在确保系统在提供临床智能支持的同时，最高级别地维护患者隐私和监管合规。
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OpenEvidence临床证据部署集成

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该技能指导用户使用Docker部署OpenEvidence临床证据集成服务。它构建了一个符合HIPAA标准的生产环境，用于安全连接OpenEvidence API。用户可以查询临床证据、检索医学文献摘要并验证治疗方案，整个流程支持审计日志记录和数据静态加密，确保医疗数据的合规性。
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OpenEvidence企业级权限控制

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该系统为OpenEvidence（一个AI驱动的临床决策支持平台）提供了企业级的基于角色访问控制（RBAC）。它严格管理对敏感数据（包括PHI相关数据集和医学文献）的访问权限，确保符合HIPAA等法规要求。系统为管理员、临床医生、研究人员等不同角色设置了精细的权限，用于查询、数据导出和机构配置，从而维护一个安全且可审计的数据环境。
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OpenEvidence多环境配置指南

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本指南详细介绍了OpenEvidence临床AI系统所需的严格多环境配置流程，核心目标是确保符合HIPAA等医疗合规性要求。它指导用户配置和验证开发、预发布和生产三个独立环境，用于管理从合成数据到包含完整PHI的各类数据。流程强调环境验证、BAA合规检查和完善的审计日志，以防止数据泄露和监管违规。
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OpenEvidence可观测性监控系统

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本工具提供OpenEvidence系统的可观测性监控，用于跟踪临床证据查询的性能和合规性。关键指标包括查询响应时间、证据时效性、引用准确率和审计日志完整性，确保医疗信息检索的及时性和可靠性，符合HIPAA等监管要求。
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OpenEvidence生产环境合规清单

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本清单旨在指导OpenEvidence在生产环境中的安全部署和合规性验证。它涵盖了处理受保护健康信息（PHI）的关键要求，包括HIPAA级别的安全保障、健壮的API集成最佳实践、强制性的监控系统设置和弹性测试。使用此指南确保您的医疗辅助系统达到最高的合规性和可靠性标准。
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OpenEvidence临床参考架构

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本文档提供了OpenEvidence的参考架构，用于构建医疗领域的临床决策支持系统（CDS）。它详细阐述了如何实现HIPAA合规、支持可溯源的证据引用、构建完整的审计日志，以及优化点护理工作流的性能，确保系统在提供快速、准确答案的同时满足严格的监管要求。
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OpenEvidence安全基础实践指南

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本指南详细介绍了与OpenEvidence系统集成的安全协议和代码最佳实践。由于该平台处理受保护的健康信息（PHI），指南重点涵盖了HIPAA合规性要求、API密钥管理、Webhook签名验证、输入验证和数据脱敏，确保所有数据交互都安全且符合审计要求。
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大模型API合规审计与最佳实践

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这是一份关于使用OpenRouter集成大模型（LLMs）进行合规审计的指南。文章详细介绍了如何满足SOC2、GDPR和HIPAA等监管要求。内容涵盖数据处理、访问控制、个人身份信息（PII）去标识化、建立审计日志以及配置提供商路由，确保数据主权和满足行业严格标准。
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DevSecOps安全审计专家

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本技能模拟DevSecOps领域专家安全审计师的能力。它能够指导用户进行全流程的安全审计，覆盖从威胁建模到漏洞评估的各个环节。功能包括但不限于应用层安全测试（SAST/DAST）、云安全态势管理、零信任架构验证，以及确保系统符合GDPR、HIPAA、PCI-DSS等国际合规标准，确保安全内嵌于整个开发生命周期。
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监管合规审计专家

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该技能模拟合规专家，专注于软件系统在GDPR、HIPAA、SOC2、PCI-DSS等行业标准下的监管要求。它提供全面的合规审计、差距分析和实施路线图，帮助用户建立控制点、制定政策模板，确保系统满足法律和行业规范。
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