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Skill UI

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搜索 UI ，共找到 11605 条记录
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将OpenMed实体链接至UMLS概念

linking-umls-concepts
maziyarpanahi/openmed
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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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macOS/Mach-O逆向工程指南

macos-reverse
zhaoxuya520/reverse-skill
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本指南详细介绍了macOS和Mach-O二进制文件的逆向工程方法。覆盖应用包体分析、Objective-C/Swift符号挖掘、代码签名和硬化运行时检查。通过静态分析（Ghidra/IDA）和动态分析（lldb/Frida），助力恶意软件分析和平台安全研究。
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恶意软件深度分析工作流

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zhaoxuya520/reverse-skill
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本技能提供了一套完整的恶意软件分析工作流。它涵盖了从初步分诊、深入的静态反编译（利用Ghidra/IDA Pro），到自动化沙箱动态分析和行为监控的全部流程。核心功能包括IOC提取、编写YARA规则和Sigma行为检测，适用于威胁情报研究和安全事件响应。
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监控平台错误报告生成

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FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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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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代码库开发方法论顾问

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FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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该工具通过分析您的整个代码库，评估项目的身份、团队规模、测试成熟度以及架构信号。它能够推荐最合适的、由AI辅助的开发方法论栈，如微服务或企业级治理模型，并提出关键问题，为您提供一个可立即执行的快速启动指南。
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检索PubMed/PMC生物医学文献

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maziyarpanahi/openmed
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该技能利用NCBI E-utilities（如ESearch/EFetch）程序化地检索和获取PubMed及PMC的生物医学文献。它可以汇集特定疾病、药物或基因相关的文献摘要、全文和元数据，常用于构建证据库、进行生物医学命名实体识别或总结科学发现。
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移动应用逆向工程指南

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zhaoxuya520/reverse-skill
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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

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maziyarpanahi/openmed
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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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高级自主操作模式

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tech-leads-club/agent-skills
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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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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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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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