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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

running-openmed-ondevice
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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沙箱状态检查命令

sandbox-status
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
143
用于检查代码执行环境的本地沙箱状态。它可以显示当前激活的系统限制、安全配置（如文件系统写入限制、网络白名单）以及最近发生的违规记录。这对于开发人员进行安全审计和调试环境限制非常关键。
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沙箱故障诊断协议

sandbox-unblock
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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AI代码组件脚手架生成器

scaffold
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
129
这是一个交互式的开发助手，用于指导用户识别最佳的代码组件架构（如 Agent、Command 或 Skill）。它通过一系列问答流程，深入了解您的使用场景、复杂度和触发机制，最终诊断出最合适的组件类型，并生成一份可直接使用的代码脚手架模板。
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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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搜索临床试验数据库

searching-clinicaltrials
maziyarpanahi/openmed
244
该技能通过现代v2 REST API连接ClinicalTrials.gov，用于根据疾病、干预手段和招募状态搜索临床研究。它适用于构建患者-试验匹配功能、生成用于生物医学命名实体识别（NER）的试验记录语料库，或查找特定诊断/药物的开放研究。该API无需密钥。
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OWASP十大漏洞快速安全审计

security
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
142
这是一个快速、启发式的安全审计工具，专注于识别OWASP Top 10中的常见漏洞。它可以扫描源代码，查找硬编码的密钥、SQL注入风险、XSS漏洞、不安全的依赖以及身份认证问题，适用于代码提交前或代码审查阶段。
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综合安全审计与漏洞扫描

security-audit
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
230
本工具模拟高级应用安全工程师，进行全方位的安全审计。它会深入扫描项目中的暴露密钥、提示注入点、依赖库漏洞（支持Node.js、Python等）和配置误设。最终输出一份带分数的安全态势报告，帮助用户在部署前全面评估和提升项目安全性。
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Claude代码安全审计

security-check
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
490
本工具用于对Claude代码配置执行全面的安全审计。它能检查并发现已知恶意技能、有漏洞的MCP服务器、危险模式（如隐藏字符、环境变量采集）以及暴露的密钥和秘密，涵盖技能、钩子和系统提示等多个方面，生成一份可执行的安全风险报告。
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临床笔记结构化分段处理

segmenting-clinical-sections
maziyarpanahi/openmed
399
本功能用于将非结构化的临床病历（如主诉、现病史、既往病史等）分割成带有规范标签和LOINC代码的独立片段。这种结构化的分段处理至关重要，它确保了下游的命名实体识别（NER）和去标识化任务能够获取完整的上下文信息。这大大提升了医疗文本处理的准确性和专业性。
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OpenMed临床NLP REST API部署

serving-openmed-rest-api
maziyarpanahi/openmed
233
本技能提供OpenMed的FastAPI RESTful服务，用于构建自托管的临床NLP微服务。它核心功能包括临床命名实体识别（NER）、个人身份信息（PII）提取和去识别化处理。适用于需要将模型部署为内部API、进行批处理或构建安全推理层级的场景，支持模型生命周期管理和动态批处理。
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