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医疗临床决策支持系统开发模式

healthcare-cdss-patterns
affaan-m/everything-claude-code
347
本模块提供一套完整的临床决策支持系统（CDSS）开发模式，用于集成到电子病历（EMR）工作流中。功能包括药物相互作用检查、基于体重/年龄/肾功能的剂量校验，以及各种临床评分（如NEWS2）。核心设计遵循纯函数原则，确保系统高度可测试和安全可靠，显著提升患者用药和诊断的准确性。
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临床病历系统开发最佳实践

healthcare-emr-patterns
affaan-m/everything-claude-code
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这是一份详细的指南，用于构建可靠的电子病历（EMR）和电子健康记录（EHR）系统。它涵盖了患者安全协议、结构化临床工作流、药物相互作用检测、审计追踪和可访问性标准等关键领域。适用于开发高可靠性、高合规性的医疗IT解决方案。
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医疗健康安全评估系统

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affaan-m/everything-claude-code
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这是一个为医疗健康应用程序部署设计的自动化验证系统。它通过运行多个强制性测试门（如临床决策支持系统准确性、受保护健康信息泄露检查和数据完整性检查），来强制执行严格的患者安全标准。任何关键门测试的失败都会自动阻止部署，确保在CI/CD流程中达到合规性，保障患者安全。
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医疗健康PHI/PII合规模式

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affaan-m/everything-claude-code
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本模式提供了一套全面的指南，用于构建符合HIPAA、GDPR等全球标准的医疗健康应用。它详细介绍了保护受保护的健康信息（PHI）和个人身份信息（PII）的最佳实践，包括实现强大的访问控制、行级安全（RLS）以及强制性的审计追踪，适用于任何处理患者或临床数据的功能。
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AWS Nitro隔离计算安全实践

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了如何利用AWS Nitro Enclaves建立高度机密的计算环境，实现硬件级别的隔离。它涵盖了为敏感数据（如PII、PHI）构建安全隔离区，并通过密码学证明（attestation）机制，将KMS解密权限与特定的、经过验证的Enclave镜像哈希关联，确保数据在计算过程中的安全性和可信性。
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JSON数据查询与结构化转换

jq
sickn33/antigravity-awesome-skills
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`jq` 是一个强大的命令行工具，专门用于处理、查询和重塑JSON数据。本技能内容提供了专家级的使用模式，涵盖了如何处理深度嵌套的数据结构、执行复杂的转换（如展平、重命名和分组），并将JSON逻辑无缝集成到Shell脚本和命令行工作流中。它对于解析API输出、CLI工具结果和构建健壮的Bash脚本至关重要。
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图表流程自动化生成

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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本工具能够根据用户输入的自然语言需求，自动生成高质量、结构化的Mermaid图表代码。支持流程图、时序图、类图、ER图、甘特图等超过20种专业图表类型。其流程包含需求分析、代码生成、并强制执行语法验证，确保生成的图表专业、准确，适用于撰写技术文档。
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多阶段AI学术图表生成

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个先进的多阶段工作流，用于为学术论文生成符合出版标准的图表，如架构图和方法流程图。它采用严格的迭代循环和高级AI（Claude）进行监督，不断优化布局、配色和结构细节，确保生成的图表具有高保真度和专业性。
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iOS移动应用安全评估

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一套系统化的方法，用于执行深入的iOS应用安全评估。它涵盖了IPA静态分析、使用Frida和Objection进行动态加固、SSL钉扎绕过以拦截网络流量、以及从Keychain提取和审计敏感凭证。适用于专业的、授权的移动安全渗透测试。
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后量子密码迁移评估工具

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具用于评估组织系统在向后量子密码学（PQC）迁移方面的准备程度，以符合NIST标准。它执行全面的加密库存扫描，识别易受量子攻击的算法（如RSA、ECDH、ECDSA），并评估采用混合TLS配置（如ML-KEM和ML-DSA）的可行性。适用于企业级基础设施的密码敏捷性评估和迁移规划。
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全球金融市场数据接入

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供通过 Alpha Vantage API 接入全面的全球金融市场数据。用户可以获取股票、期权、外汇、大宗商品和加密资产的时间序列数据，包括历史价格（OHLCV）。此外，它还支持获取基本面指标（如市盈率、市值）、宏观经济数据（如GDP、CPI）和超过40种技术指标（如RSI、MACD），非常适合进行量化分析和金融建模。
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诚实工作评价

self-eval
alirezarezvani/claude-skills
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通过双轴评分、强制反方论证和持续历史记录，帮助 Claude Code 在完成任务后进行诚实且防膨胀的自评。
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