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搜索 NDA ，共找到 3113 条记录
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合成临床数据生成工具

generating-synthea-data
maziyarpanahi/openmed
163
Synthea用于生成统计学上高度逼真、完全合成的患者记录，支持FHIR R4、C-CDA和CSV等多种格式。本工具为开发人员和研究人员提供安全、可共享的测试数据，可用于OpenMed流程测试、持续集成（CI）模拟或脱敏泄漏门测试集，确保零真实PHI风险。
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从交接文档恢复工作

handoff-resume
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
78
此技能用于加载和解析项目交接文档，帮助用户从上次中断的地方恢复工作。它能系统地提取项目的范围、涉及的文件、已完成的工作、关键发现和后续步骤。最重要的是，它会总结当前理解，并强制要求用户确认，确保工作流程的准确性和连续性。
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专业HTML网页开发技能

html-coder
opensquilla/opensquilla
367
专业的HTML开发技能，专注于构建语义化、可访问、符合HTML5标准和响应式的网页。适用于创建结构严谨、可访问的内容，集成复杂表单、多媒体资源，并遵循网页开发最佳实践。
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系统性根因分析与调试方法

investigate
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
118
提供一套系统性的软件缺陷调试流程。该方法强调在进行任何代码修复前，必须遵循收集症状、追踪代码、提出可验证假设、以及重现测试等步骤，深入挖掘问题的根本原因，避免治标不治本的误区，确保修复的彻底性和最小化。
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KubeSphere 网关API管理

kubesphere-gateway-api
kubesphere/kubesphere
94
本技能用于管理KubeSphere环境下的外部访问，采用标准的Kubernetes Gateway API和Traefik作为底层代理。它支持集群、工作区和命名空间等多租户范围的网关配置，实现现代化、健壮的API网关管理。
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项目网站生成器

landing-page-generator
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
301
该技能能够通过分析代码库（如README.md, CHANGELOG.md等）来生成一套完整的、可部署的静态落地页。它能自动提取项目的功能、安装指南、特性和FAQ等结构化内容，并将其编译成专业、响应式的HTML/CSS/JS网站。非常适用于统一开源项目的展示页，或将技术文档快速转化为营销页。
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将OpenMed实体链接至UMLS概念

linking-umls-concepts
maziyarpanahi/openmed
161
本技能用于将OpenMed提取的医学实体（如疾病、药物）标准化，并链接到UMLS Metathesaurus的唯一概念标识符（CUI）。它支持跨词典（如SNOMED CT、ICD-10、RxNorm）的概念统一和标准化，是实现概念跨域对齐的核心工具。该流程必须使用用户的UTS API Key，保证数据获取的实时性和安全性。
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将观察值名称映射至LOINC代码

mapping-loinc
maziyarpanahi/openmed
155
本功能用于将自由文本的实验室和临床观察值名称，映射到标准化的LOINC代码。它通过考虑完整的六轴模型（成分、属性、时间、系统、量表、方法），来消歧模糊的术语。通过集成FHIR术语服务，支持US Core实验室结果和UCUM单位，确保代码的准确性和标准化。
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将OpenMed概念映射至SNOMED CT

mapping-to-snomed
maziyarpanahi/openmed
142
本技能用于将OpenMed提取的临床概念跨度（如疾病、解剖结构、手术等）映射到SNOMED CT标准术语集。它通过标准的FHIR R4接口，在用户提供的术语服务器上执行复杂的概念解析，支持获取层级复杂的临床代码、进行子类查询（ECL）或进行不同标准代码（如ICD-10到SNOMED）的转换。
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药物提及标准化至RxNorm

normalizing-rxnorm
maziyarpanahi/openmed
463
本技能利用公共RxNav API，将OpenMed提取的自由文本药物名称，标准化为RxNorm RxCUI。它能解决药物名称、品牌名、通用名、成分、剂量和剂型等复杂关系，提供稳定、规范的编码，适用于临床互操作性、数据分析、去重和构建US Core Medication资源。
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C-CDA 临床文档解析与处理

parsing-ccda-documents
maziyarpanahi/openmed
417
用于解析从电子病历系统导出的C-CDA/CCD XML临床文档。该工具能够提取文档中的叙述文本和编码条目，并按LOINC代码和模板ID进行关联。它支持XML级别的去标识化处理，是进行后续自然语言处理（NLP）分析前的关键数据预处理步骤。
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设备端隐私信息模型选择

pick-a-pii-model
maziyarpanahi/openmed
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本指南用于从预定模型库中选择适合在设备端运行的个人身份信息（PII）检测模型。它根据输入语言、所需运行环境（如PyTorch、MLX）和内存预算进行筛选。核心流程包括离线构建候选列表，并强调在部署前必须进行严格的召回率验证和性能基准测试，以确保数据隐私安全。
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