登录
软件下载
帮助文档
新闻资讯
Skill UI
浏览并发现
16566+
精选技能
全部
编程开发
人工智能
设计创意
产品商业
数据科学
市场营销
职场通用
效率工具
硬件工程
语言学习
搜索
提示评估
,共找到
13
条记录
默认排序
最新上传
最多下载
智能代理行动审计
agentic-actions-auditor
trailofbits/skills
187
审计调用AI编码代理的GitHub Actions工作流,识别提示注入、沙箱配置与环境变量等路径中的受攻击者可控输入,帮助评估CI/CD流水线安全并防止代理能力滥用。
查看详情
AI技能安全审计器
skill-security-auditor
alirezarezvani/claude-skills
487
该工具是一个全面的安全扫描器,用于在部署前审计AI智能体技能。它分析源代码(包括Python、Bash、JS),检测命令注入、网络数据外泄和不安全反序列化等关键漏洞。此外,它还能扫描Markdown文件以发现提示词注入攻击,并评估依赖供应链风险,最终提供明确的通过/警告/失败的判定和修复指导。
查看详情
自主研究智能体
autoresearch-agent
alirezarezvani/claude-skills
401
自主实验循环体,通过可量化指标优化任意文件。智能体编辑目标文件、运行固定评估、保留改进(git提交)并丢弃失败(git重置),无限循环。适用于优化代码速度、减小包体、提升测试通过率、改进提示词或提高内容质量等场景。
查看详情
AI工程化工作流工具箱
ai-engineering-toolkit
sickn33/antigravity-awesome-skills
165
包含六个专家级、结构化的AI工程工作流,将AI辅助从临时的提问提升到可重复、生产级的工程实践。涵盖提示词评估、RAG架构设计、上下文预算规划、安全审计、评估框架构建和产品策略辅导。
查看详情
提示词治理与生命周期管理
prompt-governance
alirezarezvani/claude-skills
193
本技能旨在将提示词(Prompt)视为一级基础设施进行管理。它涵盖了提示词注册表搭建、版本控制、A/B测试和构建全面的评估流程。目标是确保所有提示词更改都经过严格测试和安全部署,从而在生产级AI功能中防止质量退化。
查看详情
代理 OWASP ASI 合规校验
agent-owasp-compliance
github/awesome-copilot
387
根据 OWASP AI 代理安全十大风险审查项目代码,识别防护点与漏洞,输出合规报告,便于部署前评估、审计和安全改进,涵盖提示注入、工具治理、权限边界等控制。
查看详情
OWASP智能体安全分类框架
owasp-asi
Tencent/AI-Infra-Guard
218
本技能基于OWASP标准,为智能体应用(Agentic Applications)提供了一套标准化的安全风险分类框架。它能够系统地将发现的各类安全问题,如提示注入、工具滥用、身份权限滥用等,映射到十个核心风险类别(ASI01-ASI10)。这对于安全团队评估、分类和解决复杂AI代理系统中的漏洞至关重要。
查看详情
代码技能激活审计工具
skill-issue
sickn33/antigravity-awesome-skills
194
这是一个用于审计代码生成器技能激活机制的工具。它可以评估每个技能的描述是否足够清晰,模拟给定提示词会触发哪个技能,并找出技能元数据之间的冲突。它帮助开发者确保AI代理的行为是准确、可预测和可靠的,尤其适用于开发和CI流程。
查看详情
智能体技能生命周期管理框架
yao-meta-skill
sickn33/antigravity-awesome-skills
120
这是一个元技能,用于管理AI智能体技能的完整生命周期。它支持从工作流、提示词或文档等多种来源,进行技能的创建、重构、严格评估和安全打包。旨在确保为团队提供标准化、治理化、可部署的高级AI能力。
查看详情
EACL论文产物评估与发布
eacl-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
315
本指南用于准备EACL论文的科研产物(包括代码、数据、提示词、模型输出等)。它详细介绍了两个阶段:提交时的匿名补充材料(用于同行评审)和接受后的公开版本(需明确许可和使用说明)。核心目标是确保研究的完全可复现性,并遵循负责任的NLP最佳实践。
查看详情
进阶智能代理云安全分析
competition-agent-cloud
zhaoxuya520/reverse-skill
498
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。
查看详情
AI大模型安全测试与红队演练
llm-security
zhaoxuya520/reverse-skill
328
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。
查看详情
1
2
下一页
语言
简体中文
English