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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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监控平台错误报告生成

mcp-integration-reference
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
162
该技能提供了一种高级的监控平台(MCP)集成参考模式。它通过预先读取专属的“坑点”参考文件，来确保数据获取的准确性，有效规避了由于服务器API复杂行为、分页限制或细微查询规则导致的错误。它可以对错误数据进行根因分组分析，并生成结构化的、可操作的Markdown报告，帮助用户快速掌握系统健康状况。
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高级自主操作模式

not-your-babysitter
tech-leads-club/agent-skills
309
这是一种高级的自主操作模式，旨在让AI代理能够独立、从头到尾解决复杂的任务，极少需要人工监督。该模式要求所有结论都必须基于确凿的证据（如实时网络搜索、代码库和工具集）。代理会优先执行行动而非提问，只会针对不可逆的动作、遇到的真正死局或无法自行判断的重大歧义进行汇报，适用于高效的工程和运营任务。
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Office 文档命令行编辑工具

officecli
Sylinko/Everywhere
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这是一个功能强大的命令行工具，用于程序化地创建、读取、分析和修改Office文档（包括Word、Excel和PowerPoint）。它支持深度DOM编辑和原始XML操作，能够提取结构化数据、校验文档模式，适用于复杂的文档自动化和数据处理场景。
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OpenClaw长期记忆插件配置与部署

openclaw-memory-tencentdb-setup
TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory
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本指南详细指导用户在OpenClaw环境中部署和配置本地长期记忆插件，实现从对话捕获、信息提取到上下文召回的完整生命周期管理。覆盖了环境预检、插件安装、高级参数设置（如召回阈值、向量嵌入）以及故障排查，确保系统具备稳定的长期记忆和知识检索能力。
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OpenRouter视频生成适配器

openrouter-video-generator
opensquilla/opensquilla
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该技能作为OpenRouter API的适配器，用于为网页生成可播放的视频素材。它管理完整的异步视频生成流程，包括提交任务、轮询状态和下载最终MP4文件，并输出结构化的媒体清单，方便网页集成。适用于需要本地视频资产并已配置好所需参数的场景。
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实验室数值解析与异常标记

parsing-lab-values
maziyarpanahi/openmed
427
本技能用于解析临床文本中的实验室数值。它能够解析参考范围（如“135-145”或“<5”），并为给定数值推导出结构化的异常标记（低、正常、高、临界）。该功能天生支持单位无关性，并能尊重源自实验室本身的显式标记，是结构化临床数据提取和解读流程的关键工具。
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设备端隐私信息模型选择

pick-a-pii-model
maziyarpanahi/openmed
215
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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项目全生命周期规划与执行管线

plan-pipeline
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
115
这是一个高级的项目全生命周期编排工具，覆盖了从概念提出到代码发布的完整开发流程。它包含五个关键阶段：产品方向审核、架构设计审核、详细规划、流程验证和最终执行。使用该工具可确保在编写任何代码之前，所有关键的业务和技术门槛都得到充分的确认和锁定，从而最大程度地降低项目风险。
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工程架构设计评审

plan-pipeline-eng-review
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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在产品方向确定后，此步骤强制执行全面的架构设计评审。它要求用户生成架构图、数据流图、状态机和故障模式清单，从而将模糊的产品需求转化为可立即构建的、高度具体的工程技术规范，避免开发过程中出现架构盲区。
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AI学术论文投稿就绪审计

prai-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
485
本指南是为提交至高水平《模式识别与人工智能》期刊的原创长文准备的全流程就绪审计手册。它系统性地覆盖了学术论文从格式（中英文摘要、中图分类号）、篇幅控制，到学术规范（查重、一稿多投）等所有关键环节，旨在确保稿件达到国际同行评审的发表标准。
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严谨证明流程编排器

proof-orchestrator
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个用于管理复杂、状态化的学术证明项目的流程编排工具。它将证明工作视为本地优先的管道，涵盖了初稿撰写、严格验证、源材料管理，以及在本地尝试受阻时，有序地将任务升级到外部AI模型（如GPT Pro）或进行深度审计，确保最终输出的高度可追溯性和严谨性。
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