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系统提示词泄露测试

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能提供一套全面的LLM系统提示词泄露测试方法。利用越狱、编码和自动化扫描等多种技术，用于红队演练和渗透测试，以发现系统提示词中可能泄露的API密钥、凭证或业务逻辑，确保LLM应用的安全性。

提示词安全护栏编辑

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sickn33/antigravity-awesome-skills

当用户的本意良好的提示词被AI安全分类器误判为违规时，使用此工具。它能通过对提示词中敏感的特定短语进行最小化的、抽象化的重写，降低误报率，确保提示词既安全合规，又保留了原有的核心目的和意图。适用于学术研究或防御性测试的提问场景。

编写钩子规则实现工作流

Hookify规则允许用户通过Markdown文件定义基于事件（如文件修改、Bash命令或用户提示）的自动化工作流。它通过配置正则表达式模式来监控特定操作，当模式匹配时，可以触发警告或阻止操作，从而强制执行开发规范和系统安全最佳实践。

AI安全内容扫描

本工具用于对所有不可信输入（如用户提交、API数据或网络钩子数据）进行全面安全扫描。它可以利用先进的AI防御机制，检测提示词注入、越狱尝试和对抗性攻击等威胁，确保数据在进入模型或执行流程前是安全可靠的。

提示词注入演示示例

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bytedance/deer-flow

本示例用于演示不安全的审查数据输入，专门用于校准和安全测试。它模拟提示词注入攻击，必须在受控环境中运行，用于验证数据的安全处理和系统的鲁棒性。

进阶智能代理云安全分析

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zhaoxuya520/reverse-skill

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。

AI大模型安全测试与红队演练

zhaoxuya520/reverse-skill

这是一套全面的框架，用于对大型语言模型（LLM）和AI智能体进行授权的安全评估。它涵盖了包括提示注入、工具滥用、RAG数据投毒、内存污染和系统提示词提取等关键漏洞。适用于红队演练、安全审计，确保AI系统在生产环境中的健壮性。

综合安全审计与漏洞扫描

FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide

本工具模拟高级应用安全工程师，进行全方位的安全审计。它会深入扫描项目中的暴露密钥、提示注入点、依赖库漏洞（支持Node.js、Python等）和配置误设。最终输出一份带分数的安全态势报告，帮助用户在部署前全面评估和提升项目安全性。

代码配置安全审计工具

FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide

这是一个多阶段、深度代码环境安全扫描工具，用于审计整个开发配置（如MCP服务器、技能、钩子和内存）。它能将当前配置与已知威胁数据库进行比对，重点检查CVE漏洞、恶意代码模式、供应链风险以及潜在的提示注入攻击，确保代码环境的安全性和完整性。

GitHub AI 工作流安全审计

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sickn33/agentic-awesome-skills

本技能用于对包含 AI 代理（如 Claude, Gemini, OpenAI 等）的 GitHub Actions 工作流进行静态安全审计。它能深入识别 CI/CD 流程中由外部或恶意控制的输入数据流向 AI 代理提示词或系统内部的潜在漏洞和攻击向量。

技能安全扫描器

sickn33/agentic-awesome-skills

扫描 AI 代理技能的安全漏洞，包括提示注入、恶意代码、过度权限、秘密泄露和供应链风险。提供结构化分析和严重程度级别、URL 分析及结构信息。支持静态扫描加人工审查工作流，进行全面安全评估。

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