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conformidade-hipaa

Ponto de entrada específico para HIPAA em trabalhos de privacidade e segurança na área da saúde. Use quando uma tarefa for explicitamente sobre HIPAA, tratamento de PHI, entidades cobertas, BAAs, postura de violação ou requisitos de conformidade de saúde dos EUA.

O que é conformidade-hipaa?

Este é o ponto de entrada especializado para tarefas claramente relacionadas à conformidade de saúde dos EUA, especificamente a HIPAA. Ele atua como uma camada de orquestração fina, direcionando a implementação detalhada para `healthcare-phi-compliance` (regras de PHI/PII, classificação de dados, auditoria, criptografia, prevenção de vazamentos) e revisões especializadas para `healthcare-reviewer` (para código, arquitetura ou comportamento de produto com impacto na saúde). Essa abordagem evita duplicação e garante que as regras mais atualizadas sejam aplicadas. O skill define portões de decisão específicos da HIPAA, como identificar PHI, verificar entidades cobertas ou parceiros de negócios, exigir Acordos de Parceiros de Negócios (BAAs) para fornecedores terceirizados, aplicar o princípio do acesso mínimo necessário e garantir a auditabilidade de todos os eventos de leitura/escrita/exportação. Ele é compatível com ferramentas como Claude Code, Cursor e Codex, com foco em proteger dados de pacientes em ambientes de desenvolvimento, produção e ferramentas de terceiros.

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

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Documentação

Conformidade HIPAA

Use este como o ponto de entrada específico para HIPAA quando uma tarefa for claramente sobre conformidade de saúde dos EUA. Este skill mantém-se intencionalmente enxuto e canônico:

  • healthcare-phi-compliance permanece o skill de implementação principal para tratamento de PHI/PII, classificação de dados, auditoria, criptografia e prevenção de vazamentos.
  • healthcare-reviewer permanece o revisor especializado quando código, arquitetura ou comportamento de produto precisam de uma segunda verificação com foco em saúde.
  • security-review ainda se aplica para autenticação geral, tratamento de entradas, segredos, API e hardening de implantação.

Quando Usar

  • A solicitação menciona explicitamente HIPAA, PHI, entidades cobertas, parceiros de negócios ou BAAs
  • Construir ou revisar software de saúde dos EUA que armazena, processa, exporta ou transmite PHI
  • Avaliar se logs, análises, prompts de LLM, armazenamento ou fluxos de suporte criam exposição à HIPAA
  • Projetar sistemas voltados para pacientes ou clínicos onde o acesso mínimo necessário e a auditabilidade são importantes

Como Funciona

Trate a HIPAA como uma camada sobreposta ao skill mais amplo de privacidade na saúde:

  1. Comece com healthcare-phi-compliance para as regras de implementação concretas.
  2. Aplique os portões de decisão específicos da HIPAA:
    • Este dado é PHI?
    • Este ator é uma entidade coberta ou parceiro de negócios?
    • Um fornecedor ou provedor de modelo exige um BAA antes de tocar nos dados?
    • O acesso está limitado ao escopo mínimo necessário?
    • Os eventos de leitura/escrita/exportação são auditáveis?
  3. Escale para healthcare-reviewer se a tarefa afetar a segurança do paciente, fluxos de trabalho clínicos ou arquitetura de produção regulamentada.

Salvaguardas Específicas da HIPAA

  • Nunca coloque PHI em logs, eventos de análise, relatórios de falhas, prompts ou strings de erro visíveis ao cliente.
  • Nunca exponha PHI em URLs, armazenamento do navegador, capturas de tela ou exemplos de payload copiados.
  • Exija acesso autenticado, autorização com escopo definido e trilhas de auditoria para leituras e gravações de PHI.
  • Trate fornecedores terceirizados (SaaS, observabilidade, ferramentas de suporte, provedores de LLM) como bloqueados por padrão até que o status do BAA e os limites de dados estejam claros.
  • Siga o acesso mínimo necessário: o usuário certo deve ver apenas a menor fatia de PHI necessária para a tarefa.
  • Prefira IDs internos opacos em vez de nomes, MRNs, números de telefone, endereços ou outros identificadores.

Exemplos

Exemplo 1: Solicitação de produto enquadrada como HIPAA

Solicitação do usuário:

Adicione resumos de visitas gerados por IA ao nosso painel de clínicos. Atendemos clínicas nos EUA e precisamos estar em conformidade com a HIPAA.

Padrão de resposta:

  • Ative hipaa-compliance
  • Use healthcare-phi-compliance para revisar movimentação de PHI, logs, armazenamento e limites de prompts
  • Verifique se o provedor de sumarização está coberto por um BAA antes de qualquer PHI ser enviado
  • Escale para healthcare-reviewer se os resumos influenciarem decisões clínicas

Exemplo 2: Decisão sobre fornecedor/ferramenta

Solicitação do usuário:

Podemos enviar transcrições de suporte e mensagens de pacientes para nossa stack de análises?

Padrão de resposta:

  • Presuma que essas mensagens podem conter PHI
  • Bloqueie o design, a menos que o fornecedor de análises seja aprovado para cargas de trabalho vinculadas à HIPAA e o caminho de dados seja minimizado
  • Exija anonimização ou um modelo de eventos sem PHI quando possível

Skills Relacionados

  • 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.

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