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Git工作流模式与最佳实践

git-workflow
affaan-m/everything-claude-code
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这是一份全面的专业Git版本控制指南，涵盖了最佳实践。内容详细介绍了主流分支策略（如GitHub Flow、GitFlow、基于主干开发），标准化的提交信息规范（Conventional Commits），以及如何正确使用合并（Merge）和变基（Rebase）操作。帮助开发团队构建高效、可维护的代码协作流程。
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研究想法到基金申请书

grant-proposal
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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本技能旨在将成熟的研究想法和文献资料转化为结构化、可提交的基金申请书。它支持包括日本KAKENHI、美国NSF、中国NSFC等多个国际和国家级的资助项目。通过管理叙事逻辑、结构要求和预算说明，帮助用户完成整个基金申请流程。
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医疗临床决策支持系统开发模式

healthcare-cdss-patterns
affaan-m/everything-claude-code
347
本模块提供一套完整的临床决策支持系统（CDSS）开发模式，用于集成到电子病历（EMR）工作流中。功能包括药物相互作用检查、基于体重/年龄/肾功能的剂量校验，以及各种临床评分（如NEWS2）。核心设计遵循纯函数原则，确保系统高度可测试和安全可靠，显著提升患者用药和诊断的准确性。
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临床病历系统开发最佳实践

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affaan-m/everything-claude-code
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这是一份详细的指南，用于构建可靠的电子病历（EMR）和电子健康记录（EHR）系统。它涵盖了患者安全协议、结构化临床工作流、药物相互作用检测、审计追踪和可访问性标准等关键领域。适用于开发高可靠性、高合规性的医疗IT解决方案。
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医疗健康安全评估系统

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affaan-m/everything-claude-code
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这是一个为医疗健康应用程序部署设计的自动化验证系统。它通过运行多个强制性测试门（如临床决策支持系统准确性、受保护健康信息泄露检查和数据完整性检查），来强制执行严格的患者安全标准。任何关键门测试的失败都会自动阻止部署，确保在CI/CD流程中达到合规性，保障患者安全。
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医疗健康PHI/PII合规模式

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affaan-m/everything-claude-code
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本模式提供了一套全面的指南，用于构建符合HIPAA、GDPR等全球标准的医疗健康应用。它详细介绍了保护受保护的健康信息（PHI）和个人身份信息（PII）的最佳实践，包括实现强大的访问控制、行级安全（RLS）以及强制性的审计追踪，适用于任何处理患者或临床数据的功能。
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本地Hugging Face模型评估

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于在本地硬件上对Hugging Face Hub上的大模型进行专业的评估和基准测试。它支持使用`inspect-ai`和`lighteval`等评估框架，帮助用户选择最佳推理后端（如`vllm`、Transformers或`accelerate`），进行全面的烟雾测试和任务选择。该技能专注于本地执行流程，不负责远程作业编排或结果发布。
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Gradio：构建交互式AI应用

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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Gradio是一个用于构建和分享机器学习演示应用和用户界面的Python库。它允许开发者无需复杂的Web前端知识，快速创建具有交互性的Web原型，涵盖了从基础界面到复杂聊天界面的各种需求，极大地简化了ML模型展示的流程。
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DCOM横向移动行为检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于主动检测DCOM协议滥用导致的横向移动行为。通过关联Sysmon进程创建事件、网络连接记录、WMI和RPC流量，可以精准识别攻击者利用特定COM对象执行远程命令，是安全威胁狩猎和红队演习的关键检测手段。
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外部攻击面管理工具包

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具提供了一套完整的外部攻击面管理（EASM）流程。它整合了Shodan、Censys、subfinder、httpx和nuclei等专业工具，用于进行深度侦察。用户可以系统性地发现资产、枚举子域名、指纹识别服务、扫描漏洞，并根据OWASP标准计算加权风险评分，适用于专业的安全测试和持续的威胁态势监测。
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零信任下的浏览器隔离架构

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了如何在零信任架构中部署远程浏览器隔离（RBI）。它指导用户配置URL风险分类、数据丢失防护（DLP）以及内容清除重建（CDR）机制。适用于加固Web访问，防御零日漏洞、防止钓鱼攻击和数据外泄。
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使用Purview实现数据防泄漏

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了如何使用Microsoft Purview实现强大的数据防泄漏（DLP）策略。内容涵盖了敏感度标签的配置（包括加密和内容标记），以及使用正则表达式创建自定义DLP规则。流程还包括在Windows和macOS设备上部署端点DLP，以保护跨SharePoint、Exchange和OneDrive等服务的敏感数据，并利用PowerShell和Graph API进行自动化合规管理。
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