Run large-scale batch NER, PII extraction, or de-identification over many clinical notes on-device with OpenMed, with sharding, checkpointing, resumability, and append-only JSONL output. Use when the user needs to process a corpus or folder of notes, de-identify a dataset, run NER over thousands of documents, build a resumable batch pipeline, or stream results to JSONL without holding everything in memory. Covers process_batch / BatchProcessor / BatchItem / BatchResult, the operation= selector (
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 21.09.2026 г.Обновен в GitHub: 20.09.2026 г.
Maps chronic conditions extracted by OpenMed to CMS-HCC V28 risk-adjustment categories and estimates a RAF (Risk Adjustment Factor) score as decision support. Use when the user wants to surface risk-adjustable diagnoses from notes, map ICD-10-CM codes to HCC categories, estimate or reconcile a patient/panel RAF, find suspected-but-undocumented HCCs, or check MEAT documentation support. Trigger keywords: HCC, CMS-HCC, V28, RAF score, risk adjustment, Medicare Advantage, hierarchical condition cat
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 21.09.2026 г.Обновен в GitHub: 20.09.2026 г.
Compute electronic clinical quality measures (eCQMs) over structured data using CQL/QDM logic, lifting note-derived numerator and exclusion facts from OpenMed to improve measure capture. Use when the user wants to compute an eCQM, evaluate a CMS/ECQI quality measure, improve numerator capture from clinical notes, build CQL/QDM measure logic, or close documentation gaps that structured codes miss. Covers eCQM structure (IPP/denominator/numerator/exclusions), CQL v1.5 and QDM v5.6, MADiE authoring
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 21.09.2026 г.Обновен в GitHub: 20.09.2026 г.
De-identify selected free-text columns in a local CSV, JSONL, or Parquet dataset with OpenMed and produce a separate redacted dataset plus a PHI-free aggregate summary. Use when an agent must prepare a clinical dataset for analysis or sharing without overwriting the source or exposing cell values in logs.
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 21.09.2026 г.Обновен в GitHub: 20.09.2026 г.
Kick off and harvest a FHIR Bulk Data $export (system-, group-, or patient-level) and stream the resulting NDJSON into a batch OpenMed de-identification + NER pipeline at cohort scale. Covers the async kickoff (Prefer respond-async) -> poll Content-Location -> download NDJSON flow, the Bulk Data Access IG, _type/_since filters, and feeding DocumentReference/DiagnosticReport notes into openmed.deidentify in batch. Use when the user needs population-scale note extraction from an EHR or data wareho
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 22.09.2026 г.Обновен в GitHub: 22.09.2026 г.
Fetches and pages FHIR R4 resources (Patient, DocumentReference, DiagnosticReport, Observation, Condition) from a FHIR REST server, decodes base64 attachments, and extracts clinical narrative for OpenMed. Use before OpenMed processing when pulling charts from an EHR FHIR API (Epic, Cerner/Oracle, HAPI, or any US Core server) and you need the note text de-identified and analyzed, then results rejoined by patient. Hand narrative to openmed.deidentify and openmed.analyze_text; openmed.interop.fhir_
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 22.09.2026 г.Обновен в GitHub: 22.09.2026 г.
Replace detected PHI with realistic, type-matched fake values in OpenMed so clinical notes stay readable and parseable instead of full of [REDACTED] markers. Use when the user wants surrogate names, MRNs, addresses, or dates rather than opaque masks, needs consistent fake identities across a document, must keep notes natural for downstream NLP, or wants to register a custom surrogate generator or provider. Covers deidentify(method=\"replace\", consistent=True, seed=..., locale=...), register_lab
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 22.09.2026 г.Обновен в GitHub: 22.09.2026 г.
Turn scanned faxes, images, and CSV/CDA exports into clean text ready for OpenMed de-identification and NER, fully on-device. Use when the user has clinical documents (image scans, photographed/faxed notes, tabular CSV/TSV exports, C-CDA XML) and needs OCR or structured intake before openmed.deidentify and openmed.analyze_text, asks about openmed.multimodal, OCR engines (Tesseract / PaddleOCR), tabular redaction, or layout and reading order. Covers the verified ocr() and redact_document() entry
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 22.09.2026 г.Обновен в GitHub: 22.09.2026 г.
Parses C-CDA / CCD XML clinical documents to extract human-readable section narrative plus coded entries, keyed by section LOINC codes and templateIds. Use before OpenMed processing when ingesting C-CDA R2.1 documents (CCD, Discharge Summary, H&P, Consultation Note) exported from an EHR and you need the narrative section text de-identified and analyzed. Hand section narrative to openmed.deidentify and openmed.analyze_text; XML-aware de-identification that preserves CDA markup is available via op
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 22.09.2026 г.Обновен в GitHub: 22.09.2026 г.
description: Structure and draft a Confidential Information Memorandum for sell-side M&A processes. Organizes company information into a professional, investor-ready document with consistent formatting and narrative flow. Use when preparing sell-side materials, drafting a CIM, or organizing company
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: СредноВ индекса: 04.03.2026 г.Обновен в GitHub: 24.02.2026 г.
description: Draft a structured investment committee memo for PE deal approval. Synthesizes due diligence findings, financial analysis, and deal terms into a professional IC-ready document. Use when preparing for investment committee, writing up a deal, or creating a formal recommendation. Triggers
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: ClaudeНиво: СредноВ индекса: 04.03.2026 г.Обновен в GitHub: 24.02.2026 г.
Write concise Diataxis docs for gh-aw with Starlight markdown conventions.
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 21.09.2026 г.Обновен в GitHub: 21.09.2026 г.
Bug bounty report writing for H1/Bugcrowd/Intigriti/Immunefi — report templates, human tone guidelines, impact-first writing, CVSS 3.1 scoring, title formula, impact statement formula, severity decision guide, downgrade counters, pre-submit checklist. Use after validating a finding and before submitting. Never use "could potentially" — prove it or don't report.
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 21.09.2026 г.Обновен в GitHub: 21.09.2026 г.
Finding validation before writing any report — 7-Question Gate (all 7 questions), 4 pre-submission gates, always-rejected list, conditionally valid with chain table, CVSS 3.1 quick reference, severity decision guide, report title formula, 60-second pre-submit checklist. Use BEFORE writing any report. One wrong answer = kill the finding and move on. Saves N/A ratio.
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 21.09.2026 г.Обновен в GitHub: 21.09.2026 г.
Parse and understand an HTTP(S) URL or an authorized local document, audio, or video source through Cue Omni Reader when the Agent has the official Omni MCP tools.
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 21.09.2026 г.Обновен в GitHub: 20.09.2026 г.
Create or revise software documentation using the Diátaxis distinction between tutorials, how-to guides, reference, and explanation. Use for README sections, product and API documentation, operational guides, onboarding material, or restructuring an existing documentation set.
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 21.09.2026 г.Обновен в GitHub: 20.09.2026 г.
Shape pitches, brand stories, presentations, and creative writing with narrative frameworks such as the Hero's Journey, Story Spine, and Freytag's Pyramid. Use when a user wants to structure, critique, or strengthen a story.
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 21.09.2026 г.Обновен в GitHub: 20.09.2026 г.
Inspect or rewrite prose that sounds formulaic while preserving source facts, voice, and format. Use for de-slopping, humanizing, prose audits, or a final writing-quality gate. Do not use it as an authorship detector or to evade disclosure requirements.
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 21.09.2026 г.Обновен в GitHub: 20.09.2026 г.
The way to make an AI agent report what it did to Failproof AI — planning what to record, writing the instrumentation, and proving the events land. Reach for it on vague phrasing too: "add observability to my agent", "why isn't my agent showing up?"
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 21.09.2026 г.Обновен в GitHub: 17.09.2026 г.
Build and maintain documentation sites with Mintlify. Use when
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 21.09.2026 г.Обновен в GitHub: 17.09.2026 г.
Search, summarize, compare, and answer questions from an already configured AutoRAG librarian over local documents and authorized datasources. Use when the user asks AutoRAG to search PDFs, wikis, notes, or a knowledge base. Use autorag-setup for install, model, roots, indexing, or datasource changes.
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 21.09.2026 г.Обновен в GitHub: 20.09.2026 г.
Retrieve documents from an indexed AutoRAG Lite corpus without a model, then persist externally curated reports, inspect evidence, and record numbered feedback. Use when the user wants model-free search, scoped or tag-narrowed retrieval, or the report/evidence/feedback workflow over local documents and authorized datasources.
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 21.09.2026 г.Обновен в GitHub: 20.09.2026 г.
Initialize, index, refresh, and maintain the model-free AutoRAG Lite lifecycle (config, roots, datasources, refresh, watch, status, index reset/rebuild) without configuring any model. Use when autorag lite init/refresh/status is needed, indexes are missing or stale, or the user wants local document indexing without a search model.
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 21.09.2026 г.Обновен в GitHub: 20.09.2026 г.
Install and configure AutoRAG, or repair its single search model, approved document roots, retrieval indexes, datasource skills, and health checks without exposing credentials. Use when autorag is missing, init/refresh/health fails, indexes are stale, or the user wants to add folders or datasources.
Оригинален текст · няма потвърден превод на българскиПлатформи: Не са посочениНиво: Не е посоченоВ индекса: 21.09.2026 г.Обновен в GitHub: 20.09.2026 г.
Какво означават данните.
Пазя съществуващия каталог и добавям намерени SKILL.md файлове след прочит на метаданните. Наличният индекс остава използваем, когато проверката е частична.
Платформата и нивото описват записаното в източника. Те не са гаранция за съвместимост. Български текст се показва само когато в каталога има отделен превод; иначе виждате оригинала с означен език.
Общите звезди показват натрупана популярност. За „Набират интерес“ се сравнява измереният темп при достатъчен интервал. ≥ означава непълна извадка. Под един час не изчислявам дневен темп; методът и изминалият период се показват до записа.
Проверете файла, лиценза и нужния достъп преди употреба. Нито каталогът, нито четенето на SKILL.md изпълняват външни инструкции.