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OpenEvidence CI/CD 集成测试

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349
该技能用于为OpenEvidence临床决策支持系统设置自动化持续集成与持续部署（CI/CD）流程。它确保在每次拉取请求和合并到主分支时，都能自动运行单元测试（使用模拟证据查询和引用）和实时API连通性测试。核心功能包括验证查询格式、证据解析、引用提取和响应质量评分，保障医疗AI应用的可靠性。
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OpenEvidence API错误诊断与修复

openevidence-common-errors
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205
本指南提供OpenEvidence API的全面错误处理与调试指南。内容涵盖了认证失败（401, 403）、查询格式错误（422）、速率限制（429）和服务超时等常见故障点。用户可以学习诊断连接失败的根本原因，并优化临床查询，确保从OpenEvidence平台获取数据的准确性和可靠性。
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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本地开发环境模拟

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本工具为OpenEvidence临床决策支持API提供了本地开发和测试环境。它通过模拟证据查询、引文和临床摘要数据，允许开发者在不消耗真实API配额的情况下，快速构建和测试医疗健康应用。支持模拟模式和沙箱模式切换，确保开发数据脱敏。
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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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OpenRouter生产就绪度检查清单

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这是一个全面的技术审计清单，用于验证OpenRouter API集成在投入生产环境前的就绪度。它涵盖了安全（密钥管理、轮换）、可靠性（故障转移、重试逻辑、超时设置）和可观测性（结构化日志、成本跟踪）等关键领域。在上线或运营审查阶段使用，确保部署的稳健性、可扩展性和合规性。
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性能优化指南

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CloudAI-X/claude-workflow-v2
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提供结构化流程，覆盖前端、后端和数据库的性能分析、瓶颈识别、优化手段与验证步骤，适用于排查慢响应、减小包体、提升加载速度等场景。
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质押奖励与投资组合优化

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该工具用于分析和比较不同PoS区块链及流动质押协议的质押机会。它能够计算净年化收益率（APY），评估协议风险，并提供数据驱动的建议，帮助用户在最大化收益的同时，实现最优的资产配置，适用于质押机会分析和DeFi投资组合优化。
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Optuna 训练试验助手

optuna-study-creator
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自动触发的 ML 训练技能，识别“optuna study creator”相关请求后，即提供数据准备、模型训练、超参数调优与实验追踪等全流程指导，并给出生产级代码与校验。
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组织结构图生成器

org-chart-creator
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提供组织结构图制作的自动化帮助，包含行业最佳实践、可视化文档流程以及图表生成建议，适用于讨论组织图或相关视觉内容的场景。
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