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构建多媒体网页项目

awesomewebpagemetaskill
opensquilla/opensquilla
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这是一个端到端的工作流技能，用于根据用户设定的主题、目标受众、视觉风格和媒体偏好，构建一个完整的本地多媒体网页项目。它涵盖了需求梳理、内容调研、素材获取、代码生成、项目打包、缺陷修复及最终的使用指引交付，确保项目可落地使用。
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书籍知识结构化转换器

book-to-skill
virgiliojr94/book-to-skill
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本技能旨在将非结构化的书籍文档（PDF, EPUB, DOCX等）转化为可操作的结构化知识技能。它不提供简单的摘要，而是深入提取材料中的核心框架、思维模型、关键原则、技术和反模式。适用于将学术知识转化为可供AI智能体重复调用和学习的知识工具集。
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连接OpenMed与主流NLP生态系统

bridging-presidio-and-spacy
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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临床事件时间轴构建器

building-patient-timelines
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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Claude代码使用监控仪表板

ccboard
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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ccboard是一个全面的TUI/Web仪表板，专用于监控和管理Claude Code的使用情况。它可以提供统一的可视化界面，用于追踪Token消耗、分析详细成本、浏览会话历史，并实时监控MCP服务器状态，帮助用户进行资源规划和成本控制。
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审计 Claude 代码缓存漏洞

check-cache-bugs
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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推送代码并触发CI/CD流程

ci-pipeline
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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查看持续集成/部署状态

ci-status
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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用于快速获取并显示当前分支或指定PR/MR的持续集成/部署(CI/CD)流水线状态。它支持GitLab CI和GitHub Actions等主流平台，为开发者提供代码构建和测试结果的即时快照。
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代码存根/占位模块

claude-api
NanmiCoder/cc-haha
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这是一个由工具自动生成的代码存根文件，用于在代码结构中占位。它本身不包含任何业务逻辑和功能实现，需要开发者根据实际需求进行后续编写和填充。
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云/容器/K8s安全评估工作流

cloud-k8s
zhaoxuya520/reverse-skill
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提供一套完整的云、容器和Kubernetes安全评估工作流。用于授权环境的深度渗透测试，覆盖IAM权限、元数据泄露、容器逃逸路径和RBAC配置等关键安全领域，确保测试的系统性和合规性。
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代码任务解决与验证系统

code-task
opensquilla/opensquilla
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这是在真实代码仓库中进行修改的首选专业工作流。它能够自动克隆目标代码仓库，并在任务分支上进行代码修改，并通过独立执行的红 $\to$ 绿 $\to$ 回归测试循环进行验证。适用于修复GitHub issue、添加新功能或修改现有代码库，确保所有改动都经过严格的测试验证。
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疾病风险调整与HCC评分

coding-hcc-risk-adjustment
maziyarpanahi/openmed
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该技能旨在将临床笔记中提取的慢性疾病映射到CMS-HCC V28风险调整分类，并估算RAF评分。它为编码人员提供决策支持，帮助识别潜在但未记录的HCCs，并检查文档是否提供必要的MEAT证据，确保人工审核的准确性。
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