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发现和选择 OpenMed 模型注册表

choosing-openmed-models
maziyarpanahi/openmed
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本技能用于程序化地发现、过滤和检查整个 OpenMed 模型注册表。它允许用户为特定临床任务（如疾病、肿瘤学、PII检测）查找正确的模型密钥，并能按语言、大小或任务进行过滤，在加载模型前检查元数据。使用后可与 `loading-openmed-models` 配合使用。
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临床文本去标识化处理

deidentifying-clinical-text
maziyarpanahi/openmed
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本技能用于本地设备上对临床自由文本进行去标识化处理。它可以移除、掩码、替换或哈希敏感的PHI/PII，支持多种方法（如日期偏移）。它确保了在共享、存储或分析医疗记录时，完全保护患者隐私，符合HIPAA和GDPR等严格的隐私标准。
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多语言临床文本脱敏处理

deidentifying-multilingual-text
maziyarpanahi/openmed
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该技能专为处理多国语言的临床医疗文本设计，能够从西班牙语、德语、法语、阿拉伯语等多种语言的病历中脱去敏感的个人身份信息（PII）。系统能自动匹配语言对应的PII模型和国家级证件正则规则，并生成高度本地化的替代假数据，确保脱敏结果的真实性和可用性。
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OpenMed MCP服务器工具部署

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maziyarpanahi/openmed
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该技能部署了OpenMed模型上下文协议（MCP）服务器，将临床NLP工具（如命名实体识别、PII提取和去标识化）封装为可调用的工具。它允许AI智能体和聊天客户端通过工具调用来使用OpenMed功能，并在本地设备上安全运行，确保用户数据隐私。
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从临床文本提取个人身份信息

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maziyarpanahi/openmed
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使用 openmed.extract_pii 检测临床文本中的个人身份信息（PII）或受保护健康信息（PHI）范围（如姓名、日期、病历号等）。与脱敏功能不同，它返回原始文本和检测到的跨度，用户无需修改源数据即可进行审计、预览脱敏效果、规范化标签或路由到自定义匿名化处理程序。非常适用于数据预处理和策略执行。
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设备端隐私信息模型选择

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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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OpenMed临床NLP REST API部署

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maziyarpanahi/openmed
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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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GDPR合规与数据隐私专家

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lawve-ai/awesome-legal-skills
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本技能是专业的GDPR合规和数据隐私专家助手。它能够检测代码和系统中的隐私违规行为，起草符合GDPR的法律文档（如隐私政策、数据处理协议），并能引用权威的GDPR文章来回答复杂的合规问题。适用于任何涉及个人身份信息（PII）、数据保护、或跨境数据传输的场景，覆盖欧盟和英国GDPR要求。
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人工智能安全加固

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sickn33/agentic-awesome-skills
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本技能用于加固 AI 和 LLM 系统，防止提示注入、数据泄露、模型窃取及供应链攻击。涵盖实施护栏、输出过滤、PII 清理及 API 安全措施，确保符合 SOC2 或 ISO 27001 等合规标准，适用于处理敏感数据的 AI 应用部署。
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Azure AI 文本分析 SDK

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sickn33/agentic-awesome-skills
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Azure AI 语言服务的 Python 客户端库，支持情感分析、观点挖掘、实体与 PII 识别、关键短语提取、语言检测及医疗文本 NLP 处理。
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漏洞赏金证据卫生

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sickn33/agentic-awesome-skills
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用于漏洞赏金提交的证据捕获与脱敏规范，指导遮蔽会话 Cookie 和他人 PII，同时保留对分诊有用的元数据。
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金融科技 GraphQL 漏洞挖掘

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sickn33/agentic-awesome-skills
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面向金融科技场景的 GraphQL 安全测试方法论，覆盖账本写入失步、金额精度与舍入滥用、幂等键重放、转出账户越权以及 KYC/PII 字段级授权缺失等风险。仅限获得书面授权的安全评估使用。
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