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临床AI模型卡片生成

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maziyarpanahi/openmed
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用于为OpenMed临床NER或去识别化模型生成结构化的模型卡片。该功能能够整合复杂的评估结果（如性能指标、数据泄露率、子群公平性等），自动生成包含预期用途、局限性、详细指标和医疗设备免责声明的治理文档，确保临床AI的文档化和合规性。
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网页图片确定性下载器

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opensquilla/opensquilla
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该技能是一个确定性的内部图片下载器，专门用于处理大型网页搜索结果中的图片URL。它通过标准输入接收媒体槽和搜索结果，利用Python API下载直接的图片链接，并进行MIME类型验证。最终将图片可靠地保存到本地项目目录，无需依赖沙箱内的shell工具。
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构建多媒体网页项目

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opensquilla/opensquilla
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这是一个端到端的工作流技能，用于根据用户设定的主题、目标受众、视觉风格和媒体偏好，构建一个完整的本地多媒体网页项目。它涵盖了需求梳理、内容调研、素材获取、代码生成、项目打包、缺陷修复及最终的使用指引交付，确保项目可落地使用。
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PII召回率模型基准测试

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maziyarpanahi/openmed
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该工具用于对个人身份信息（PII）检测模型进行严格的召回率基准测试。它通过利用合成样本和预设的召回阈值，强制模型在发布前达到最低的隐私保护标准，确保识别出的关键信息没有漏报，避免隐私数据泄露。
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构建黄金标准标注语料库

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maziyarpanahi/openmed
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本技能用于构建用于评估临床命名实体识别和去标识化模型的黄金标准语料库。它指导用户完成整个标注流程，包括定义标签模式、撰写标注指南、配置标注工具和生成合成临床文本。最终目标是创建结构化、无数据泄露的训练/开发/测试数据集，确保评估的科学性和可重复性。
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自动跨栈测试运行器

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FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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这是一个统一的接口，用于在CI/CD流程中为多种编程语言（Python、Node.js、Rust）运行测试套件。它能自动检测项目环境，并调用相应的测试框架，确保无论底层语言如何，都能进行一致的代码质量检查。适用于代码提交或持续集成环境。
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疾病风险调整与HCC评分

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maziyarpanahi/openmed
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该技能旨在将临床笔记中提取的慢性疾病映射到CMS-HCC V28风险调整分类，并估算RAF评分。它为编码人员提供决策支持，帮助识别潜在但未记录的HCCs，并检查文档是否提供必要的MEAT证据，确保人工审核的准确性。
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ICD-10编码辅助建议系统

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maziyarpanahi/openmed
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该系统为医疗编码人员提供决策支持，负责将OpenMed提取的诊断和手术过程实体，映射到标准的ICD-10-CM和ICD-10-PCS编码。它能提供候选代码和详细的临床推理，帮助编码人员缩小搜索范围，预填病历，但最终的编码确认必须由专业人工审核。
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进阶智能代理云安全分析

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zhaoxuya520/reverse-skill
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此为CTF沙盒工作流的专业级后端技能。用于分析由AI代理、提示注入或基础设施缺陷驱动的复杂安全挑战。重点追踪从不可信输入到工具副作用、部署配置漂移、容器运行时问题及CI/CD供应链溯源的完整控制链。适用于对现代分布式系统进行深入漏洞评估。
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安卓应用Hook与安全分析

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zhaoxuya520/reverse-skill
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该技能用于安卓应用的深度运行时分析，主要应用于CTF和安全研究领域。涵盖了Hook特定边界（JNI、WebView）、绕过安全机制（SSL Pinning、Root检测）以及恢复敏感数据或请求签名等高级技术。适用于深入检查应用的信任边界和复杂的移动逻辑。
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浏览器状态持久化追踪

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zhaoxuya520/reverse-skill
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用于深入分析和追踪浏览器端存储的持久化状态，包括Cookie、localStorage、IndexedDB和Service Worker等。当应用的决策分支或关键功能依赖于客户端持久化的会话信息、缓存数据或本地状态时，应使用此技能进行状态重放和漏洞分析，以确定状态变化对业务流程的影响。
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捆绑包源代码图与运行时恢复

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zhaoxuya520/reverse-skill
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本技能专注于分析已部署的前端构建产物，而非仅依赖原始源代码。它旨在重建动态的JavaScript结构，追踪代码块加载路径，并通过分析源代码图、构建清单等，恢复隐藏的路由、API调用和运行时行为。适用于深入的安全分析和执行流追踪。
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