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HIPAA-Compliance

HIPAA-spezifischer Einstiegspunkt für Datenschutz- und Sicherheitsarbeit im Gesundheitswesen. Verwenden, wenn eine Aufgabe explizit HIPAA, PHI-Handhabung, betroffene Einrichtungen, BAAs, Verstoßanalyse oder US-Compliance-Anforderungen im Gesundheitswesen betrifft.

Was ist HIPAA-Compliance?

Dieses Skill dient als spezialisierter Einstiegspunkt für Aufgaben, die sich klar auf die US-amerikanische HIPAA-Compliance im Gesundheitswesen beziehen. Es fungiert als schlanke, kanonische Ebene, die auf das primäre Implementierungs-Skill `healthcare-phi-compliance` für die konkrete Handhabung von PHI/PII, Datenklassifizierung, Audit-Logging, Verschlüsselung und Leck-Prävention aufbaut. Zusätzlich werden HIPAA-spezifische Entscheidungsgates angewendet, z.B. ob Daten PHI sind, ob es sich um eine betroffene Einrichtung oder einen Geschäftspartner handelt, und ob ein BAA erforderlich ist. Das Skill definiert klare Schutzmechanismen wie das Vermeiden von PHI in Logs, Analysen oder Prompts, die Forderung nach authentifiziertem Zugriff und Audit-Trails sowie das Prinzip des minimal notwendigen Zugriffs. Für patientensicherheitsrelevante Aufgaben oder Aufgaben, die klinische Arbeitsabläufe betreffen, wird an das spezialisierte `healthcare-reviewer` Skill eskaliert. Das Skill unterstützt typische Szenarien wie Produktanfragen zur KI-gestützten Zusammenfassung oder Entscheidungen über den Einsatz von Drittanbieter-Tools und Analytics-Stacks.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/hipaa-compliance
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Dokumentation

Was macht HIPAA-Compliance?

Verwenden Sie dies als HIPAA-spezifischen Einstiegspunkt, wenn eine Aufgabe klar die US-Compliance im Gesundheitswesen betrifft. Dieses Skill bleibt bewusst schlank und kanonisch:

  • Das healthcare-phi-compliance Skill bleibt das primäre Implementierungs-Skill für PHI/PII-Handhabung, Datenklassifizierung, Audit-Logging, Verschlüsselung und Leck-Prävention.
  • Das healthcare-reviewer Skill bleibt der spezialisierte Prüfer, wenn Code, Architektur oder Produktverhalten einen gesundheitsbewussten zweiten Durchlauf benötigt.
  • security-review gilt weiterhin für allgemeine Authentifizierung, Eingabevalidierung, Geheimnisse, API und Deployment-Härtung.

Wann verwenden

  • Die Anfrage erwähnt explizit HIPAA, PHI, betroffene Einrichtungen, Geschäftspartner oder BAAs
  • Erstellen oder Überprüfen von US-Gesundheitssoftware, die PHI speichert, verarbeitet, exportiert oder überträgt
  • Bewerten, ob Logging, Analysen, LLM-Prompts, Speicher oder Support-Workflows HIPAA-Exposition verursachen
  • Entwerfen von patienten- oder klinikerorientierten Systemen, bei denen minimal notwendiger Zugriff und Prüfbarkeit wichtig sind

Funktionsweise

Behandeln Sie HIPAA als Überlagerung des breiteren Datenschutz-Skills für das Gesundheitswesen:

  1. Starten Sie mit healthcare-phi-compliance für die konkreten Implementierungsregeln.
  2. Wenden Sie HIPAA-spezifische Entscheidungsgates an:
    • Sind diese Daten PHI?
    • Ist dieser Akteur eine betroffene Einrichtung oder ein Geschäftspartner?
    • Benötigt ein Anbieter oder Modellanbieter ein BAA, bevor die Daten berührt werden?
    • Ist der Zugriff auf den minimal notwendigen Umfang beschränkt?
    • Sind Lese-/Schreib-/Export-Ereignisse prüfbar?
  3. Eskalieren Sie an healthcare-reviewer, falls die Aufgabe die Patientensicherheit, klinische Arbeitsabläufe oder regulierte Produktionsarchitektur betrifft.

HIPAA-spezifische Schutzmassnahmen

  • Setzen Sie PHI niemals in Logs, Analyse-Ereignissen, Absturzberichten, Prompts oder client-sichtbaren Fehlerstrings.
  • Legen Sie PHI niemals in URLs, Browser-Speichern, Screenshots oder kopierten Beispiel-Payloads offen.
  • Fordern Sie authentifizierten Zugriff, bereichsbezogene Autorisierung und Audit-Trails für PHI-Lese- und Schreibvorgänge.
  • Behandeln Sie Drittanbieter-SaaS, Observability-, Support-Tools und LLM-Anbieter als standardmäßig blockiert, bis der BAA-Status und die Datengrenzen klar sind.
  • Befolgen Sie den minimal notwendigen Zugriff: Der richtige Benutzer sollte nur das kleinste PHI-Stück sehen, das für die Aufgabe erforderlich ist.
  • Bevorzugen Sie undurchsichtige interne IDs gegenüber Namen, MRNs, Telefonnummern, Adressen oder anderen Identifikatoren.

Beispiele

Beispiel 1: Als HIPAA gestaltete Produktanfrage

Benutzeranfrage:

Fügen Sie unserem klinischen Dashboard KI-generierte Besuchszusammenfassungen hinzu. Wir betreuen US-Kliniken und müssen HIPAA-konform bleiben.

Antwortmuster:

  • Aktivieren Sie hipaa-compliance
  • Verwenden Sie healthcare-phi-compliance, um PHI-Bewegungen, Logging, Speicherung und Prompt-Grenzen zu überprüfen
  • Überprüfen Sie, ob der Zusammenfassungsanbieter durch ein BAA abgedeckt ist, bevor PHI gesendet wird
  • Eskalieren Sie an healthcare-reviewer, falls die Zusammenfassungen klinische Entscheidungen beeinflussen

Beispiel 2: Anbieter-/Tooling-Entscheidung

Benutzeranfrage:

Können wir Support-Transkripte und Patientennachrichten in unseren Analyse-Stapel einspeisen?

Antwortmuster:

  • Gehen Sie davon aus, dass diese Nachrichten PHI enthalten könnten
  • Blockieren Sie das Design, es sei denn, der Analyse-Anbieter ist für HIPAA-gebundene Workloads zugelassen und der Datenpfad ist minimiert
  • Fordern Sie nach Möglichkeit eine Schwärzung oder ein Nicht-PHI-Ereignismodell

Verwandte Skills

  • healthcare-phi-compliance
  • healthcare-reviewer
  • healthcare-emr-patterns
  • healthcare-eval-harness
  • security-review

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳：このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

Verwandte Skills

steipete/video-frames

Extract frames or short clips from videos using ffmpeg.

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steipete/summarize

Summarize or transcribe URLs, YouTube/videos, podcasts, articles, transcripts, PDFs, and local files.

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openclaw/openclaw

Use when testing, fixing, or extending the OpenClaw Control UI GUI with Vitest + Playwright end-to-end checks, mocked Gateway WebSocket flows, mocked dashboard runs, screenshots/videos, or agent-verifiable browser proof.

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obra/superpowers

Obra superpowers agent skills.

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affaan-m/ECC

See, Understand, Act on video and audio. See- ingest from local files, URLs, RTSP/live feeds, or live record desktop; return realtime context and playable stream links. Understand- extract frames, build visual/semantic/temporal indexes, and search moments with timestamps and auto-clips. Act- transcode and normalize (codec, fps, resolution, aspect ratio), perform timeline edits (subtitles, text/image overlays, branding, audio overlays, dubbing, translation), generate media assets (image, audio...

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affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

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