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演进式模块化架构设计

evolutionary-modular-architecture
tech-leads-club/agent-skills
301
这是一份用于指导和构建大型、高弹性的平台架构的指南。它倡导使用“演进式模块化单体”模式，通过领域驱动设计（DDD）建立强大的逻辑边界和模块化结构。适用于系统设计初期、定义业务边界上下文、选择单体与微服务模式，以及确保与外部系统（如ERP、AI）有效解耦。
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临床实体至FHIR R4导出

exporting-to-fhir
maziyarpanahi/openmed
329
该技能用于将OpenMed识别出的临床文本片段（NER输出）转换为结构化、符合FHIR R4标准的电子健康记录（EHR）资源。它提供构建CodeableConcept的机械帮助函数，支持SNOMED、LOINC、ICD-10等主流编码体系，确保数据具备高度的互操作性。
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临床实体到FHIR资源提取

extract-clinical-entities-to-fhir
maziyarpanahi/openmed
297
该工具用于从合成或脱敏的临床文本中提取实体。它通过OpenMed识别关键的临床信息跨度，并将这些信息映射为符合FHIR R4标准的结构化资源（如Condition、Observation等）。这实现了实体提取与临床编码的分离，确保输出数据具备标准化和可互操作性。
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文档结构化检验报告提取

extracting-lab-tables
maziyarpanahi/openmed
284
本技能能够自动检测并从扫描图像、照片、CSV/TSV等多种来源提取结构化的实验室表格面板。它将复杂的视觉报告数据转化为干净的结构化行记录，包含检验项名称、数值、单位、参考范围和异常标记。该功能是准备医疗数据进行LOINC/UCUM编码和映射至FHIR资源的关键前置步骤。
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从临床文本提取个人身份信息

extracting-pii-entities
maziyarpanahi/openmed
102
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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提取和处理FHIR R4临床记录

fetching-fhir-resources
maziyarpanahi/openmed
371
该技能用于从FHIR R4电子病历API（如Epic, Cerner）中提取和处理未结构化的临床病历和报告。它负责处理分页查询、解码Base64附件（PDF, TXT）以及提取叙事文本。随后，文本会被传递给OpenMed流程进行符合HIPAA标准的去标识化和自然语言处理分析，从而将原始临床记录转化为可分析的结构化洞察。
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去标识化泄漏检测门禁

gating-deid-leakage
maziyarpanahi/openmed
279
该技能用于在持续集成 (CI) 环境中为去标识化模型创建强制门禁。它能自动检测模型是否发生了性能退化（召回率下降）或是否泄露了关键的个人身份信息（PHI）。通过失败构建，确保只有满足严格隐私和性能标准的模型才能通过合并，从而防止数据泄露。
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生成代码测试用例

generate-tests
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
127
该工具可分析指定的源代码文件或模块，自动生成全面且结构化的测试用例。它能识别函数、类和方法等可测试单元，并遵循项目最佳实践（如 AAA 模式），确保覆盖正常流程、边界条件、空值和各种错误处理场景，兼容 Jest、Vitest 和 pytest 等主流测试框架。
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项目网站生成器

landing-page-generator
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
188
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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移动应用逆向工程指南

mobile-reverse
zhaoxuya520/reverse-skill
83
本指南提供了一套完整的Android和iOS移动应用逆向工程与安全测试方法论。内容涵盖信息收集、静态分析（反编译、代码结构分析）、动态插桩、网络流量拦截等全流程，尤其侧重于绕过SSL Pinning、Root检测、越狱检测和反调试等主流安全机制。
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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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结构化试验资格筛选与匹配

parsing-trial-eligibility
maziyarpanahi/openmed
344
该技能能够将临床试验的非结构化、自由文本入选/排除标准，解析为结构化的、机器可读的规则。接着，它利用OpenMed提取的患者病史、体检数据等信息，对每一个标准进行逐一评估，输出患者是否符合资格的判定结果和详细的推理过程。这是一个用于辅助临床决策的专业工具。
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